UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS - IME-USP

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
( Universidad Del Perú. DECANA DE AMÉRICA)
FACULTAD DE PSICOLOGIA
ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE
PSICOLOGÍA
ESTRUCTURA SUBYACENTE Y PATRONES DE
RESPUESTA EN LA PERCEPCIÓN DE LA SEMEJANZA
DE CUANTIFICADORES EN GRUPOS DE EXPERTOS Y
NOVATOS
TESIS PRESENTADA POR EL BACHILLER
JORGE LUIS BAZÁN GUZMÁN
PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE PSICÓLOGO
LIMA - PERU
2003
“La complejidad estructural y funcional del lenguaje .... ha ocupado,
desde hace siglos, la mente y la pluma de quienes desde una u otra de las
ramas del saber han tratado de desvelar los misterios y la naturaleza de la
condición humana”
“el lenguaje, por haber sido construído y utilizado por colectividades de
personas, constituye un instrumento de primer orden para profundizar en el
estudio de la actividad psíquica humana ..”
(Riviere, et al, 1998)
A mi familia con amor,
A mis padres con gratitud
y
A los amigos de siempre por apoyarme y soportarme.
A Raúl Gonzáles Moreyra por su disposición para leer estre trabajo que no se
concretó. In Memoriam.
A mis compañeros de la Base 90 de Psicología
Agradezco a todas las personas que participaron de este proyecto personal.
Menciones destacadas para mis colegas y amistades de la Universidad Femenina del
sagrado Corazón de Jesús y del Ministerio de Educación con quienes fui organizando y
concretando esta investigación.
Agradezco a Nelly Ugarriza por su paciencia y sabiduría en la orientación de este
trabajo y sobre todo por su apoyo.
Agradezco a los profesores de la Universidad de San Marcos, e investigadores de
diversas universidades por sus enseñanzas y amistad que me sirvió para valorar la
Psicología. En especial a Aníbal Meza, Paquita Mori, Lupe García, Irma Altez, Rosario
Arias-Barahona, Oswaldo Orellana, Ramón León y Luis Vicuña.
Agradezco a los miembros de miembros del Jurado: Dra. Nelly Ugarriza, Dra Lupe
García, Mg. Alejandro Dioses y Mg Elisa Yanac por su entusiasmo y aporte en esta
investigación.
CONTENIDO
INTRODUCCION
1
CAPÍTULO I MARCO TEORICO
5
1.1
5
REVISIÓN TEMÁTICA
1.1.1 Los Cuantificadores: Enseñanza y aprendizaje
5
1.1.2.1 Los Cuantificadores y la escuela
6
1.1.2.2 Aprendizaje de los Cuantificadores
10
1.1.2 Razonamiento y juicios de disimilaridad
12
1.1.2.1 Estructura y patrones procedimentales en el razonamiento
13
1.1.2.2 Tipos de razonamiento humano
15
1.1.2.3 Razonamiento probabilístico
16
1.1.2.4 Juicios de disimilaridad de los cuantificadores
19
1.1.3 Psicolinguística de los Cuantificadores
20
1.1.3.1 Lo incierto en nuestro lenguaje
21
1.1.3.2 El estudio de los cuantificadores como estudio del significado y la
24
comprensión de palabras
1.1.4 Metodologías para el Análisis del significado
27
1.1.4.1 La medición del significado
28
1.1.4.2 Escalamiento multidimensional: MDS
39
1.1.4.3 La pericia: evaluando expertos y novatos
60
1.1
INVESTIGACIONES RELACIONADAS CON EL PROBLEMA
63
1.2
DEFINICIONES OPERACIONALES
71
CAPÍTULO II PLANTEAMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN
76
2.1
PROBLEMA A INVESTIGAR
76
2.1.1 Objetivos de la investigación
80
2.1.2 Hipótesis de investigación
81
2.2
IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN
83
2.3
ALCANCES Y LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN
84
CAPÍTULO III METODO
87
3.1 CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN
87
Tipo de Investigación
88
Método de Investigación
88
Diseño de la Investigación
88
3.2
VARIABLES EN LA INVESTIGACIÓN
89
3.3
PARTICIPANTES
89
3.4
INSTRUMENTO
98
3.5
PROCEDIMIENTO
99
3.6
ANÁLISIS ESTADÍSTICOS SEGÚN LOS OBJETIVOS DE LA
106
INVESTIGACIÓN
CAPÍTULO IV RESULTADOS
108
4.1 ANALISIS DE LA ESTRUCTURA SUBYACENTE A LOS
JUICIOS DE DISIMILARIDAD DE LOS CUANTIFICADORES
4.1.1
Escalamiento de expertos
108
109
4.1.2
Escalamiento de novatos
4.1.2 Escalamiento de expertos y Novatos: Hacia una configuración
116
123
Común
4.2
ANALISIS DE LOS PATRONES DE RESPUESTA EN LOS
129
JUICIOS DE DISIMILARIDAD DE LOS CUANTIFICADORES
4.2.1 Comparando expertos y novatos: la condición de reflexión sobre
131
la lengua como explicación de los patrones de respuesta en los
juicios de disimilaridad de cuantificadores
4.2.2 Comparando los grupos de expertos: la condición de
132
profesionalización como explicación de los patrones de respuesta
de los juicios de disimilaridad de cuantificadores
4.2.3 Comparando novatos: el grado escolar, el nivel socioeconómico y
133
el sexo como variables explicatorias de los patrones de respuesta
de los juicios de disimilaridad de cuantificadores
4.2.4 Comparando los grupos de novatos: Perfiles entre grupos
139
diferenciados de novatos
CAPÍTULO V DISCUSIÓN
143
CAPÍTULO VI CONCLUSIONES
156
CAPÍTULO VII RECOMENDACIONES
159
REFERENCIAS
162
Anexo 1. Intrumento Utilizado
173
Anexo 2. Evaluación de las Etapas para obtener e interpretar los Mapas
178
perceptuales del Escalamiento Multidimensional de los cuantificadores
a través de jueces
Anexo 3. Evaluación de los supuestos para el Análisis paramétrico
de los patrones de respuesta en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores
192
INDICE DE TABLAS
Tabla 1.
Cuantificadores en el español usados para referirse a la
incertidumbre
10
Tabla 2.
Matriz de coordenadas de los 10 Delitos de Thurstone
derivada por SPSS
51
Tabla 3.
Distribución de los protocolos según los criterios de
exclusión relacionada con su respuesta psicológica y sus
características muestrales para el grupo de Expertos
92
Tabla 4
Distribución de los grupos de expertos según criterio de
inclusión e de exclusión
93
Tabla 5.
Distribución de los protocolos según los criterios de
inclusión-exclusión relacionada con su respuesta psicológica y
sus características muestrales para el grupo de novatos
96
Tabla 6.
Distribución de los grupos de novatos según el criterio de
97
exclusión relacionada con su respuesta psicológica y sus
características muestrales
Tabla 7.
Criterios de Ajuste del Modelo de Escalamiento
Multidimensional suponiendo un nivel de medición de intervalo
y dos dimensiones en los grupos de expertos
106
Tabla 8.
Solución MDS Indscal común para los juicios de la disimilaridad 110
de los cuantificadores del grupo de Expertos en dos dimensiones
suponiendo medición de intervalo
Tabla 9.
Pesos de los grupos en la solución MDS Indscal para los
113
juicios de disimilaridad de los cuantificadores del grupo de
Expertos en dos dimensiones suponiendo medición de intervalo
Tabla 10. Criterios de Ajuste del Modelo de Escalamiento
Multidimensional suponiendo un nivel de medición de
intervalo y dos dimensiones en los grupos de novatos
116
Tabla 11. Solución MDS Indscal común para los juicios de la
disimilaridad de los cuantificadores del grupo de Novatos
en dos dimensiones suponiendo medición de intervalo
117
Tabla 12. Pesos de los grupos en la solución MDS Indscal común
para los juicios de disimilaridad de los cuantificadores del
grupo de Novatos en dos dimensiones suponiendo medición
de intervalo
120
Tabla 13. Criterios de Ajuste del Modelo de Escalamiento
Multidimensional suponiendo un nivel de medición de
intervalo y dos dimensiones en el grupo de expertos y de
novatos
123
Tabla 14. Solución MDS Indscal común para los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores para el grupo de
Expertos y de Novatos en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo
124
Tabla 15. Pesos de los grupos en la solución MDS Indscal común
para los juicios de disimilaridad de los cuantificadores del
grupo de Expertos y de Novatos en dos dimensiones
suponiendo medición de intervalo
127
Tabla16. Estadísticas descriptivas de los patrones de respuesta en
los diferentes grupos evaluados
130
Tabla 17. Análisis de Varianza del Diseño Factorial 3×2×2 que explica
los efectos del nivel socio económico, grado escolar y sexo
y sus interacciones sobre los patrones de respuesta de novatos
133
Tabla 18. Prueba de Duncan de comparaciones múltiples de los
patrones de respuesta por nivel socioeconómico
135
Tabla 19. Prueba de Duncan de comparaciones múltiples de los
patrones de respuesta por grupos de novatos
139
INDICE DE FIGURAS
Figura 1.
Matriz de semejanzanzas de delitos. Arce (1996)
50
Figura 2.
Etapas para obtener e interpretar mapas preceptúales con
MDS
59
Figura 3.
Pasos en el Análisis de la Estructura Subyacente
de los juicios de disimilaridad de los cuantificadores.
105
Figura 4.
Estructura Subyacente en los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del español (MDS
indscal en dos dimensiones suponiendo medición de
intervalo) para el grupo de expertos
112
Figura 5.
Importancia relativa de los grupos de Expertos para
la Estructura Subyacente en los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del español (solución
MDS indscal común en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo)
114
Figura 6.
Importancia relativa de los grupos de Expertos para la
115
Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores del español (solución MDS indscal
común en dos dimensiones suponiendo medición de intervalo)
Figura 7.
Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores del español (MDS indscal en dos
dimensiones suponiendo medición de intervalo) para
el grupo de novatos
119
Figura 8.
Importancia relativa de los grupos de Novatos para la
121
Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores del español (solución MDS indscal
común en dos dimensiones suponiendo medición de intervalo)
Figura 9.
Importancia relativa de los grupos de Novatos para la
Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español (solución MDS indscal común en
dos dimensiones suponiendo medición de intervalo)
Figura 10. Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores del español (MDS indscal en dos
dimensiones suponiendo medición de intervalo) para el
grupo de expertos y novatos
122
126
Figura 11. Importancia relativa de los grupos de Expertos y Novatos
128
para la Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores del español (solución MDS indscal
común en dos dimensiones suponiendo medición de intervalo)
Figura 12. Barras de Error de los patrones de respuesta de expertos
y novatos
131
Figura 13. Barras de Error de los patrones de respuesta de los
grupos de expertos
132
Figura 14. Barras de Error de los patrones de respuesta de novatos
según efectos principales de nivel socioeconómico, grado
escolar y sexo
137
Figura 15. Interacciones simples entre nivel socioeconómico, sexo y
grado escolar
139
Figura 16. Barras de Error de los patrones de respuesta de los
grupos de novatos
141
INTRODUCION
Cuando las personas se expresan en frases como las siguientes:
-
unos ladrones asaltaron el banco
-
varios resultados ya se han dado
-
tengo pocos amigos
-
hay abundantes evidencias que lo inculparían
-
muchos jóvenes son pandilleros
-
fueron bastantes personas al mitin de un candidato
-
los asaltantes fueron demasiados
-
algunos estudiantes protagonizaron disturbios en el centro de Lima”
-
todos los peruanos somos así
-
tantos niños necesitan nuestra ayuda
-
ningún vendedor logró convencerlo
-
Ellos son suficientes para derribar ese muro
Las personas están haciendo uso de Cuantificadores en su lenguaje. Más
apropiadamente están utilizando el léxico del idioma español para referirse a
la incertidumbre. En estas expresiones se está cuantificando sobre “eventos
indefinidos”
que se refieren a nuestra incertidumbre sobre los aspectos
expresados.
Esto no es extraño en las diversas lenguas. Por ejemplo, en
inglés se tiene palabras como few (poco), many (muchos), all (todos), one
1
(uno), o en alemán wenig (poco), viele (muchos), alle (todos), eine (uno) para
citar algunas lenguas diferentes del español.
Pero, ¿cómo adquirimos estos significados?, ¿cómo aprendemos el uso de los
cuantificadores?, ¿la cuantificación precede al lenguaje o es posterior a ella?.
Lamentablemente
tenemos
poca
información
para
responder
estas
preguntas. Es necesario empezar a investigar estos aspectos, más aún, si las
actuales estructuras curriculares plantean una educación formal de los
cuantificadores donde antes hubo un aprendizaje más bien espontáneo.
Corresponde a los lingüistas explicar las diferencias y las características
entre la cuantificación en lenguas diferentes así como explicar su desarrollo.
Reflexionar
sobre
la
paradoja
inicial
que
supone
la
existencia
de
cuantificación, es decir una gradación de valores continuos, en un sistema
lingüístico donde las unidades son discretas. Observar y analizar los
distintos recursos que operan en la expresión de la cuantificación en un
enunciado discursivo. (Lamíquiz, 2001). Pero corresponde a la psicología
desentrañar
los
aspectos
directamente
vinculado
al
uso
de
los
cuantificadores que caracterizan y diferencian a las personas.
En esta investigación de carácter psicológico nos vamos a ocupar de
los Cuantificadores como parte del lenguaje en el que expresamos la
incertidumbre. Esto lo denominamos la psicolingüística de la incertidumbre.
Desde esta perspectiva estamos interesados en identificar como los
cuantificadores son reconocidas en diferentes grupos atendiendo a su
diferente reflexión sobre la lengua, a su especialización profesional y a
diferentes aspectos de su socialización e condición como son el nivel
socioeconómico, sexo y grado educativo. Así, son considerados diferentes
grupos de expertos y novatos.
Los grupos de expertos corresponden a cuatro grupos profesionales:
Lingüistas, Matemáticos, Educadores y Psicólogos. Los grupos de novatos
corresponden a doce grupos escolares conformados según los criterios
independientes de grado escolar (2do y 4to grado de secundaria), sexo y nivel
socioeconómico (estratos B, C y D).
2
Partiendo
de la distinción de estructura (competencia) y función,
procedimiento o patrones de respuesta (actuación) se ha analizado un
conjunto de respuestas sobre el reconocimiento de la semejanza de 12
cuantificadores del castellano bajo dos enfoques.
Las palabras: unos, pocos, muchos, bastantes, demasiados, algunos, todos,
tantos, varios, abundantes, ninguno, y suficientes, se presentaron usando la
técnica de comparación por pares (66) en una escala que va de muy
semejante (1) a nada semejante (7).
Para el estudio de la configuración de la disimilaridad o estructura
subyacente sobre la percepción de los grupos se analizó los datos por el
método INDSCAL de escalamiento multidimensional. Para el estudio de los
patrones de respuesta sobre la percepción de los grupos se analizó los datos
por métodos paramétricos tradicionales de análisis como un diseño factorial
y análisis de comparación de medias.
El propósito es identificar una posible configuración latente e invariable de
las “distancias” o disimilaridades entre las palabras en dos dimensiones que
pueden explicar las respuestas de los evaluados, y verificar después si la
estructura es invariable entre los diversos grupos de expertos y novatos a
través del escalamiento multidimensional de las respuestas dadas. Asimismo
interesa establecer si los patrones de respuesta de semejanza utilizados por
los diversos grupos de expertos
y novatos están con relación al grupo
profesional al que pertenece el experto, con relación a los criterios de grado,
nivel socioeconómico y sexo de los novatos, o a la condición de pericia entre
los grupos de expertos y novatos.
Es de interés tomar la perspectiva del estudio como estructura y como
patrones de los juicios de disimilaridad de los cuantificadores porque la
intención es hallar un punto de equilibrio y de complementariedad entre los
enfoques procedí mentales y los estructuralistas. El estudio de los juicios de
disimilaridad con el propósito de identificar las dimensiones subyacentes
constituye un estudio desde la perspectiva de estructura. Por otro lado el
estudio de los patrones de respuesta sobre pares de palabras en el uso del
3
escalamiento de semejanza constituye un estudio de los procedimientos o
desempeño. El propósito básico de este trabajo está centrado en ambos
aspectos y cómo estos difieren o no entre los grupos evaluados de expertos y
novatos.
El interés es describir como los cuantificadores se encuentran en un
momento particular, y no explicar porque es como es o porqué se da como se
da. Más aún, las consecuencias directas de los resultados encontrados no
son previsibles todavía. Se trata de una investigación básica y exploratoria de
la cual pueden deducirse diversas investigaciones futuras.
Debido al carácter exploratorio de esta investigación, no se ha recogido la
reflexión de los participantes sobre su juicios (meta cognición) ni se ha
abordado el análisis de los sesgos en ellos. Pero estos se suponen presenten y
de esto se trata. Se trata de evaluar estas diferencias en diferentes grupos de
participantes desde el punto de vista del estudio de su actividad y no desde
la reflexión sobre ella ni del análisis de sesgos.
4
CAPÍTULO I
MARCO TEORICO
1.1
En
REVISIÓN TEMÁTICA
la
revisión
cuantificadores:
temática
se
enseñanza
y
aborda
cuatro
aprendizaje,
grandes
razonamiento
aspectos:
y
juicios
Los
de
disimilaridad, Psicolingüística de los cuantificadores y metodologías para el
Análisis del significado.
1.1.1 Los Cuantificadores: Enseñanza y aprendizaje
Se aborda inicialmente los cuantificadores y la escuela, y luego después se
toca el aprendizaje de los cuantificadores justificando de esta manera la
importancia
de
estudiar
los
cuantificadores
educacional.
5
desde
una
perspectiva
1.1.2.1 Los Cuantificadores y la escuela
En la Estructura Curricular Básica de Educación Primaria de menores (1999),
y en la Estructura Curricular Básica de Educación Inicial y Educación
Primaria de Menores (1998) está identificada una “capacidad” relaciona a la
utilización de “cuantificadores”. Sin embargo, dicho
término no ha sido
definido explícitamente.
Si se considera el diccionario de la Real Academia española (Real Academia
Española, 1992), cuantificador es definido como elemento que cuantifica, y
cuantificar es definido como expresar numéricamente una magnitud y como
explicitar la cantidad de los enunciados o juicios. Por otro lado, si se considera
el Pequeño Larousse ilustrado en color 1996 (1995), cuantificador es definido,
desde la Lógica y Matemática, como un símbolo que indica que una propiedad
se aplica a todos los elementos de un conjunto, o solamente a algunos de
ellos: el cuantificador universal
y el cuantificador existencial. En el mismo
diccionario, cuantificar es determinar la cantidad de algo.
Estas definiciones comparten la idea común de que cuantificar es determinar,
expresar, explicitar las cantidades, magnitudes, enunciados y juicios sobre
algo. De este modo puede establecerse que los cuantificadores, desde la visión
educacional, se refieren a una clase particular de determinantes de
cantidades. En la lengua española esta clase de palabras es conocida como
determinantes indefinidos algunas de las cuales son también adverbios de
cantidad.
Los determinantes indefinidos
Escarpenter (1997) menciona que la regla del sintagma nominal de las
oraciones nucleares es SN→ Det. + N. Donde SN es sintagma nominal, Det. es
determinante y N es un nombre. Es decir, que el sintagma nominal en la
estructura profunda está compuesto por un determinante y su nombre (por
ejemplo en la
frase: Raúl vino ayer). Pero ocurre muchas veces que en la
estructura superficial, el nombre aparece sin determinante (por ejemplo:
Comimos frutas)
6
Los determinantes son las palabras formadas por morfemas libres que,
necesariamente, preceden al nombre en la estructura profunda de la oración
cualquiera que sea la función que desempeña ese nombre. Escarpenter (1997)
En las siguientes oraciones:
-
Algunos policías manejan el tránsito vehicular
-
El gobierno construyó muchas viviendas a los damnificados
-
Varios obreros pelean por sus derechos
Los nombres: policías, gobierno, vivienda, obreros, derecho designan a todos
los seres y objetos de esa clase que existen en el mundo. Pero nosotros no
hablamos de todos los seres y objetos, sino de unos particulares determinados
aunque indefinidos.
Los determinantes sirven para señalar a qué objetos (personas, animales o
cosas) nos referimos. Esta función se llama en gramática actualización; una
palabra como algunos, muchas, varios se toman para usarla en una frase
actual. Los determinantes cumplen, pues, la misión de actualizar el nombre.
Según Escarpenter (1997), en el español las clases de determinantes son los
demostrativos, posesivos, indefinidos y numerales. Un particular grupo de
determinantes son los determinantes indefinidos. Estos se anteponen a un
nombre para señalar que se desconoce su cantidad exacta o su naturaleza. De
esta manera a menudo se denominan cuantificadores, o desde el punto de
vista de la gramática tradicional adverbios de cantidad.
Por ejemplo, en las oraciones: “Vinieron muchas mujeres” y “Leeré varios
libros”. Las palabras muchas y varios son determinantes indefinidos.
Una listado determinantes indefinidos considerados como más importantes en
el español es dada por Escarpenter (1997). La lista contiene las siguientes 21
palabras en singular y plural así como versiones de género de algunas de ellas:
un (-a, -os, -as), otro (-a, -os, -as), varios (-as), poco (-a, -os, -as), igual (-es),
abundante (-s), mucho (-a, -os, -as), diferente (-s), cierto (-a, -os, -as), bastante
(-s), mismo (-a, -os, -as)
7
idéntico (-a, -os, -as), demasiado (-a, -os, -as), distinto (-a, -os, -as), cualquier
(-a), cualesquier (-a), algún (-a, -os, -as), parecido (-a, -os, -as), semejante (-s),
todo (-a, -os, -as), tanto (-a, -os, -as).
Adverbios de cantidad
Escarpenter (1997) menciona que el adverbio es una parte invariable
de la oración. Tiene un rango terciario en la oración, complementaria a
palabras de rango secundario como el verbo y el adjetivo, e incluso a otro
adverbio. Una clase de ellos son los adverbios de cantidad tales como mucho,
poco, suficiente, bastante, nada, más, menos, a más y mejor. Hay adverbios
de cantidad que formalmente son iguales a algunos determinantes indefinidos.
Pero se diferencian de éstos desde los puntos de vista morfológico y sintáctico:
el adverbio morfológicamente es invariable y acompaña a un verbo o un
adjetivo. El determinante puede ser variable y siempre acompaña a un nombre
o sustituye el sintagma nominal.
Los numerales cardinales precisan el número exacto de objetos: un libro,
treinta sacos, cien caballos. En esa clase está ningún, ninguna que indica
cantidad cero.
Retomando el análisis de los cuantificadores en la estructura
curricular se tiene que la “capacidad” de utilización de cuantificadores forma
parte de dos “competencias”. En la educación inicial y el primer ciclo (primer y
segundo grado), esta capacidad forma parte de una competencia dentro de
conocimiento de los números y la numeración, pero en el segundo ciclo (tercer y
cuarto grado) esta capacidad forma parte de una competencia de organización
de datos e iniciación a la estadística. Sin embargo esta capacidad no está
especificada ni en el tercer ciclo ni en la secundaria.
Cabe precisar que el sentido de la palabra competencia en las estructuras
curriculares es muy diferente a la definición lingüística. La competencia es
entendida aquí como un saber hacer, es decir, como un conjunto de
capacidades complejas, que permiten a las personas actuar con eficiencia en
los distintos ámbitos de su vida cotidiana y resolver allí situaciones
problemáticas reales La definición de los curriculistas se orienta al
aprendizaje, a la acción, a la función. La competencia en las estructuras
cuniculares comprende tres formas de conocimiento (proposicional, categorial
8
y procedimental) y una dimensión afectiva. Estructura Curricular Básica de
Educación Primaria de menores (1999). Esta concepción de la competencia es
diferente de la lingüística ligada al concepto de estructura como se analiza
más adelante.
Considerando esto, se puede precisar que la conceptualización de los
curriculistas enfatiza el tratamiento de los cuantificadores con la formación
del concepto de número. Esta primera aproximación se da desde los 5 hasta
los 7 años (inicial hasta 2do grado); posteriormente los cuantificadores son
tratados desde una perspectiva del análisis de datos para relacionarse con la
clasificación de objetos del entorno. Se trata en este caso de una aplicación.
De esta manera alrededor de los 9 años (final del cuarto grado) esta capacidad
estará formada y por tanto es aplicable al entorno. Debe ser así la cosa para
los curriculistas, ya que ni en el tercer ciclo ni en la secundaria se propone el
trabajo con esta capacidad en las estructuras curriculares respectivas.
Por último cabe mencionar que los cuantificadores en las estructuras
curriculares son sólo: “todos”, “algunos”, “ninguno”, “uno”, “varios”. Se ha
tomado un
grupo mayor incluyendo otros determinantes indefinidos
relacionados.
En este trabajo se va a abordar el estudio de los cuantificadores en cuanto
forman parte del lenguaje de la incertidumbre que es evidencia de un tipo de
razonamiento humano. Se está considerando las siguientes palabras como
cuantificadores:
unos,
varios,
pocos,
abundantes,
muchos,
bastantes,
demasiados, algunos, todos y tantos. A esa lista puede agregarse palabras
como “ningunos” y “suficientes” que hacen alusión indirectamente a
cantidades. La palabra “ninguno” hace referencia en lógica al conjunto vacío y
es más bien singular, la palabra “suficiente” es definida como “bastante para
lo que se necesita (en los diccionarios ya mencionados) y por tanto es muy
cercana a las palabras de la lista que aparece en la tabla 1.
9
Tabla 1.
Cuantificadores en el español usados para referirse a la incertidumbre
un
(-a, -os, -as)
varios
(-as)
poco
(-a, -os, -as)
abundante
(-s)
mucho
(-a, -os, -as)
bastante
(-s)
demasiado
(-a, -os, -as)
algún
(-a, -os, -as)
todo
(-a, -os, -as)
tanto
(-a, -os, -as)
ningún
(-os)
suficiente
(-s)
1.1.1.2 Aprendizaje de los Cuantificadores
Desde una concepción moderna, todo aprendizaje pasa por un proceso de
internalización de conceptos. El proceso de internalización al que hacemos
referencia, según Vigotsky (citado en Baquero, 1997), consiste de una serie de
transformaciones entre las que cita:
•
Una operación que inicialmente representa una actividad externa se
reconstruye y comienza a suceder internamente.
•
Un proceso interpersonal queda transformado en otro intrapersonal.
•
La
transformación
de
un
proceso
interpersonal
en
un
proceso
intrapersonal es el resultado de una prolongada serie de sucesos
evolutivos.
Cuando
se
internalizan
los
cuantificadores
ocurre
un
proceso
de
reconstrucción de la actividad psicológica sobre la base del uso de ellos. El
10
manejo de estas palabras, o mejor aún de su significado son evidencia de
procesos psicológicos internalizados que no son los mismos siempre y que
corresponden a un desarrollo evolutivo que no conocemos.
Se considera que el aprendizaje de los cuantificadores exige procesos
psicológicos superiores (en el sentido de Baquero, 1997),
pues está
constituido en la vida social y es específico al hombre. Además la regulación
de la acción no depende del entorno sino de un control voluntario, consciente
que requiere instrumentos de mediación. Más específicamente de la mediación
semiótica. (Vigotsky introdujo el concepto de herramientas psicológicas y
dentro de ellos ubicó a los instrumentos semióticos que son los que se
orientan hacia el mundo social, hacia los otros).
En palabras de Baquero, “la internalización de las formas culturales de la
conducta implica la reconstrucción de la actividad psicológica sobre la base de
las operaciones con signos. Los procesos psicológicos, tal como aparecen en
los animales, dejan de existir; se incorporan a este sistema de conducta y se
desarrollan y reconstruyen culturalmente para formar una nueva entidad
psicológica” (véase Baquero, 1997, p. 43). Este es la medición semiótica que
caracteriza la naturaleza de los procesos psicológicos superiores propios del
hombre.
Sin embargo, nuestra evaluación de los cuantificadores se sitúa, por ahora,
dentro de la identificación de procesos superiores rudimentarios antes que
avanzados (en la clasificación de Vigotsky, citada en Baquero,
1997). Esto es
así porque el concepto de cuantificadores por ahora, se ha formado como
internalizaciones
de
actividades
socialmente
organizadas
que
son
dependientes del contexto, no reguladas voluntariamente ni realizadas
conscientemente y que no se han dado en procesos de escolarización.
En unos años, y siguiendo el currículo, la evaluación de los cuantificadores se
situará en la identificación de procesos psicológicos superiores avanzados que
requieren significativamente mayor uso de los instrumentos de mediación con
creciente independencia del contexto, y de regulación voluntaria y realización
11
consciente, que se adquirirán en procesos instituidos de socialización
específica como los procesos de socialización.
Por otro lado, Baquero (1997) afirma que “es el lenguaje, insistimos, el ejemplo
paradigmático que Vigotsky tenía en mente al describir este proceso de
internalización” (p. 43). De esta manera, la evaluación de los cuantificadores
debe ser una evaluación del lenguaje.
El lenguaje parece cumplir según Baquero (1997), el doble papel de:
a) ejemplo paradigmático de proceso psicológico superior (PPS) en cuya
constitución puede describirse con claridad la naturaleza de los procesos
de interiorización con la consiguiente reconstrucción interna del PPS.
b) Constituirse en el instrumento central de mediación que posee un lugar
privilegiado en la interiorización de los PPS.
En lo que se refiere a los cuantificadores, no sabemos como ocurre la
cuantificación, ¿es un proceso anterior al lenguaje o un proceso posterior a la
adquisición del lenguaje?, en particular, ¿en qué momento ocurre el uso de los
cuantificadores?,¿varían estos según la mayor o menor experiencia de vida
relacionada con su uso?
La interiorización de los procesos psicológicos presentes en el aprendizaje de
los cuantificadores supone una reorganización de sus estructura y función de
manera que se trate de un proceso psicológico nuevo, esto lo abordamos
enseguida.
1.1.2 Razonamiento y juicios de disimilaridad
Los tres siguientes temas están referidos a la distinción entre estructura y
patrones procedimentales en el razonamiento, tipos de razonamiento,
razonamiento probabilístico y juicios de disimilaridad de los cuantificadores.
12
Se pretende mostrar que el estudio de los cuantificadores está referido al
estudio del pensamiento e más específicamente del razonamiento.
1.1.2.1 Estructura y patrones procedimentales en el razonamiento
Como bien ha expresado Frisancho (1996), la teoría Piagetana planteó al
mundo un modelo de ser humano como una persona que evoluciona y tiende a
la razón. Esta postura ha recibido muchas críticas desde entonces. Por
ejemplo, Bruner y Haste (1990) dicen, “antes solíamos considerar al niño como
un “científico activo” que construía hipótesis sobre el mundo, que reflexionaba
sobre las experiencias, que interactuaba con el entorno físico y que elaboraba
estructuras de pensamiento cada vez más complejas...” (p. 9)
En esa línea, Frisancho (1996) menciona que a partir de las afirmaciones de
Piaget muchos investigadores se interesaron en el desarrollo del pensamiento
formal como estudio de la competencia de razonar, y dentro de esto, hubo un
interés especial en los errores del pensamiento, donde el razonamiento puede
ser abordado como un estudio del desempeño.
De esta manera, nos encontramos con la dicotomía competencia/desempeño
(también entendida como la oposición entre estructura y función), dicotomía
de gran importancia dentro de los enfoques teóricos en psicología del
pensamiento.
El término competencia fue propuesto originalmente por Chomsky en 1957
(Evans, 1994) en el contexto de su teoría lingüística, para diferenciar el
sistema de competencia lingüística subyacente a los factores de desempeño
que aparecen en el uso cotidiano del lenguaje.
Esta distinción ha sido aplicada en la psicología del pensamiento, en la que se
hace una diferenciación entre la competencia y el desempeño concreto en el
razonamiento. Esto ha generado dos niveles de análisis distintos que ya
empezaron a verse en los últimos trabajos de Piaget, y que han sido
continuados por sus seguidores:
13
Por un lado, el análisis estructural, que concierne a la capacidad básica de
comprensión de los elementos de un problema, (lo invariable en la
configuración del problema, más allá de las aparentes transformaciones) y por
otro lado, el análisis de los procedimientos, que tiene que ver con el éxito
práctico en el problema y con los patrones de razonamiento que se usan para
solucionarlo.
Las estructuras son sistemas operatorios de los cuales los sujetos no son
siempre conscientes. Ellas muestran lo que el individuo puede hacer en un
dominio cognitivo, dan cuenta de su capacidad cognitiva general y están
jerárquicamente organizadas. Por el contrario, los procedimientos son
secuencias de acción organizadas hacia una meta y son necesarios para la
resolución de un problema. Ellos dan cuenta de cómo el sujeto resuelve la
tarea y no son jerárquicos en el sentido de que la posesión de un
procedimiento no implica la posesión de ningún otro. Frisancho (1996).
Estas dos dimensiones (estructura y procedimiento) pueden ser consideradas
como dos polaridades de toda actividad cognitiva (Inhelder y Piaget, 1979), y
deben ser vistas como complementarias más que como antagónicas.
Teóricamente se plantea que si bien los seres humanos cuentan con una
capacidad estructural general en términos de las operaciones lógicas de las
que son capaces por haber alcanzado el estadio de las operaciones formales,
también pueden cometer errores y tener un razonamiento incorrecto o
sesgado, si se analiza éste desde un punto de vista del desempeño. Así por
ejemplo, Shayer y Wilman (1978), en un estudio ya clásico, mostraron que sólo
una minoría de estudiantes alcanza la respuesta correcta en una tarea de
operaciones formales. En el Perù puede citarse el estudio de Montenegro
(1987) basado en profesores de escuela que en su mayoría no presentan
pensamiento formal; otros estudios en lógica deductiva formal (como el de
Wason y Johnson-Lair, 1972, de “las cuatro tarjetas”) mostraron que una gran
mayoría de adolescentes no alcanzaban el nivel correcto de solución deductiva.
Ante estos resultados aparentemente paradójicos se han propuesto muchas
respuestas, las cuales van desde rechazar completamente el modelo de las
14
operaciones formales, hasta el considerar una pluralidad de componentes en
el
razonamiento
formal.
En
este
sentido,
el
análisis
estructural
se
complementa con el de desempeño, y prioriza la identificación de los errores y
sesgos del razonamiento como el punto clave para la comprensión del
funcionamiento de la cognición humana.
1.1.2.2 Tipos de razonamiento humano
Para comprender la complejidad del razonamiento formal es conveniente
mostrar los tipos de razonamiento que Schum (1987), citado en Mislevy (1994)
distingue:
•
Razonamiento deductivo: es aquel que fluye de lo general a lo particular,
dentro de un plan establecido de relación entre variables – de causas a
efectos, de enfermedad a síntomas, de la manera como un crimen es
cometido a la evidencia posiblemente
encontrada en la escena, del
conocimiento de un estudiante y su destreza a la conducta observable.
Bajo un estado de cosas ¿cuáles son las probables respuestas? La lógica
formal incluye por ejemplo un razonamiento deductivo conclusivo: si
aceptamos que “A implica B” entonces aprendemos que de “No B”, se
concluye que “no A” con certeza. En la práctica, el razonamiento deductivo
es a menudo probabilístico, bajo diferentes estados, varias posibilidades al
inicio son más o menos probables pues no están completamente
determinadas.
•
Razonamiento inductivo, su flujo va en la dirección opuesta, también con
un plan establecido de relaciones – de efectos a posibles causas, de
síntomas a probables enfermedades, de las soluciones o patrones de
soluciones
de los estudiantes a la posible configuración de su
conocimiento y
destreza. Dadas las respuestas, ¿que estado de cosas
podemos producir con ellas?
•
Razonamiento abductivo (un término acuñado por el filósofo Charles S.
Peirce) va desde las observaciones a nuevas hipótesis, nuevas variables, o
nuevas relaciones entre variables. “Tal como se ha descrito el proceso,
ciertamente parece similar a la inducción; pero existe un argumento en ese
razonamiento, que de hecho, lo hace diferente de la inducción dado que
15
una colección de hipótesis existentes
es
extendida o construidas en el
proceso. Las pruebas con evidencia relevante de esta nueva hipótesis se
infieren deductivamente” (Schum, 1987, p. 20)
Las teorías y explicaciones de un campo sugieren el armazón estructural por
el que el razonamiento deductivo fluye. Pero en el caso de los razonamientos
inductivos y abductivos aunque dependen probable y críticamente de las
mismas estructuras, la tarea es especular en que circunstancias, las
consecuencias proyectadas deductivamente se siguen
plausiblemente de la
evidencia disponible. Determinando posibilidades prometedoras, nosotros
razonamos
deductivamente
a
otras
posibles
consecuencias
–fuentes
potenciales de corroboración o evidencias de disconformidad para nuestras
conjeturas-
por
medio
de
los
cuales
podemos
desarrollar
nuestra
comprensión. (Lakatos, 1970. Citado en Mislevy, 1994).
Como se ha expresado, el razonamiento formal, en verdad evidencia un
razonamiento distinto que se da en la práctica, el razonamiento probabilístico,
cuyas características recién estamos comenzando a estudiar.
1.1.2.3 Razonamiento probabilístico
Si bien, el razonamiento formal ha formado parte de los estudios de
pensamiento durante décadas, recientemente ha sido enriquecido por el
razonamiento estocástico o probabilístico. Actualmente la investigación en el
razonamiento estocástico es tal, que Perez Echevarria (1990) habla de la
“revolución probabilística” para referirse a este impacto, equiparándolo al que
ha tenido la perspectiva cognitiva.
En nuestro medio se pueden citar los trabajos de Bazán (1996a,
1996b) y Frisancho (1996) como los pioneros dentro de la línea de
investigación que busca hacer notar las peculiaridades de este razonamiento.
Sin embargo se pueden citar trabajos como los de Majluf (1974) y Montenegro
(1987) pese a que la interpretación de sus resultados no reconozca este
razonamiento y lo aborde erróneamente como estudio del desempeño o
rendimiento intelectual.
16
Esta importancia se debe al giro que estos estudios han generado en
los trabajos sobre razonamiento humano, donde se ha pasado de un modelo
de actuación acorde a la lógica formal, a concebir un decisor que actúa de
acuerdo
a
un
sistema
probabilístico
complejo,
utilizando
heurísticas
adquiridas en su relación empírica con lo cotidiano (Batanero, 2000).
Los psicólogos, entre ellos Piaget e Inhelder (1951) y Fischbein (1975),
han mostrado en situaciones experimentales con tareas definidas que:
-
Existen diferentes etapas en el desarrollo del razonamiento probabilístico, y
en los esquemas de respuestas ante tareas sobre nociones probabilísticas.
-
Hay influencia de creencias previas y concepciones animistas de los niños
sobre su capacidad de percepción de lo aleatorio
-
Hay necesidad de seleccionar de una forma racional el tipo de tareas
probabilísticas que podemos proponer a nuestros alumnos en función de
su edad.
-
Es conveniente adelantar la educación estocástica
-
Sin instrucción, es difícil que se desarrolle un razonamiento estocástico
adecuado, incluso una vez que se alcanza la etapa de las operaciones
formales.
Todos estos alcances nos muestran la complejidad que supone abordar el
estudio del razonamiento probabilístico experimentalmente. Pero si se
reflexiona
un
poco,
se
puede
considerar
que
muchos
de
nuestros
razonamientos cotidianos son, sin duda, meramente probabilísiticos; una
cuestión de lo que tiene mayores posibilidades de ocurrir (Donaldson, 1980), a
lo que este autor denomina inferencia deductiva.
Donaldson (1980) considera que la inferencia deductiva se basa en nuestra
comprensión de la incompatibilidad. Si X es verdad, entonces Y no puede ser
verdad también. Desde la infancia, los hombres adquieren gran parte de su
conocimiento básico entrando en acción. Es en esos primeros momentos que
se adquiere la noción de que el seguir un curso de acción a menudo excluye
la posibilidad de seguir otro. Sin embargo, esto no es suficiente para explicar
la inferencia, esta sólo puede ocurrir cuando se tiene conciencia de la
incompatibilidad.
17
El único momento en que esta conciencia tiene posibilidad de surgir en la
mente es antes de que se lleven a cabo las acciones. Es cuando se tiene un
sentido de las opciones, lo cual significa que han elaborado representaciones
mentales de los posibles estados futuros. Cuando esto ocurre, los requisitos
previos esenciales para inferir están, por lo tanto, presentes. Estos son, en
primer lugar, la experiencia de tener impulsos como opciones que se deben
considerar. Además de esto es necesario que las representaciones no sean tan
sólo momentáneas. Deben perdurar. Deben retenerse a fin de que, cuando se
elija la opción, se siga teniendo conciencia de la otra, la opción rechazada.
Para que la conciencia de la incompatibilidad pueda ser evaluable es necesario
el Lenguaje, por ello sólo podemos evaluar los orígenes de la inferencia en los
niños de más de dos años.
Pero aún esta conciencia no implica inferencia, sólo puede ocurrir inferencia
cuando se piensa sin que la acción esté presente. “el contraste entre pensar
sobre una situación en la cual se encuentra uno realmente y ser invitado a
penar sobre la misma situación cuando se está alejado de ella en el tiempo y el
espacio”.
En el primer caso, el pensamiento está completamente anclado en un contexto
de
acción,
percepción
directa,
propósito
y
sentimiento.
Surge
espontáneamente dentro de este contexto. No se presenta como una respuesta
a una pregunta planteada de improviso por otra persona. No es necesario
orientar de una manera deliberada nuestra mente para pensar de la primera
forma, completamente anclada.
Por el contrario, cualquier problema acerca de una situación remota
exige un pensamiento hasta cierto punto anclado. Sin embargo, es necesario
hacer otra distinción entre el pensamiento que surge directamente de las
preocupaciones de la vida de una persona, aunque no se trate del presente
inmediato, y el pensamiento que es evocado por un problema planteado por
otra persona. En el primer caso, el pensamiento sigue estando anclado en la
vida mental –en un contexto de recuerdos, esperanzas y propósitos- cuando no
en la vida de los sentidos y los músculos. Pero si otra persona nos pide que
consideremos un problema no relacionado con alguna de las cosas que
hayamos estado haciendo, o tengamos intención de hacer, o que nos ocupe
18
espontáneamente, es necesario dar un nuevo paso de gigante en la dirección
del razonamiento no anclado.
El razonamiento probabilístico es conceptualmente diferente del razonamiento
formal. Su estudio está en las primeras etapas, pero no es posible comprender
este razonamiento si no nos referimos a la presencia de este razonamiento en
el lenguaje, como ocurre con el uso de los cuantificadores. El razonamiento
humano en la práctica es más bien razonamiento probabilístico pero como no
se conoce aún sus características, de un modo general, se puede estudiar lo
incierto en nuestro lenguaje.
1.1.2.4 Juicios de disimilaridad de los cuantificadores
En esta investigación se está estudiando los juicios sobre la disimilaridad de
los cuantificadores. Este juicio puede ser visto como competencia (estructura)
y como desempeño (función). Es una estructura en tanto estamos interesados
en reconocer lo invariante sobre estos juicios, en descubrir una capacidad
cognitiva general jerárquicamente organizada que se manifiesta en una
configuración
general
sobre
cuantificadores seleccionados.
las
disimilaridades
o
distancias
de
los
Es un desempeño pues los patrones que se
observen en los juicios de disimilaridad pueden expresar secuencias de acción
organizadas hacia la resolución de la tarea de juzgar conjuntamente las
distancias entre los cuantificadores sin tener en ello una estructura jerárquica
predeterminada.
En el caso de la tarea de emitir juicios sobre la disimilaridad de los
cuantificadores. El problema, por simple que sea, está alejado, aislado, es
extrínseco a los intereses de los sujetos. Por lo tanto provoca exigencias
cognitivas de una clase muy especial. En esta tarea las palabras consideradas
no son ancladas, la tarea consiste en descifrar lo que significan las palabras
en sí. Donaldson (1980) dice que una tarea no anclada es tarea árida y difícil
para la mente humana. Esto requiere encontrar una metodología constructiva
para evaluar estos juicios desde la perspectiva del estudio del significado.
19
En general los juicios de dismilaridad se basan en percepciones. En este caso
particular se trata de una percepción de semejanza. Cómo se explicará en la
sección procedimiento del capítulo de Método, la estructura de estos juicios
será
abordada
con
el
escalamiento
multidimensional
(véase
sección
correspondiente más adelante) y la función, desempeño o procedimiento sobre
estos juicios lo constituye el análisis de sus patrones de respuesta a través de
un modelo de análisis clásico.
1.1.3 Psicolinguística de los Cuantificadores
La complejidad estructural y funcional del lenguaje y la posibilidad de
identificar mediante su estudio claves de diferenciación de la especie humana
frente a otras especies ha ocupado, desde hace siglos, la mente y la pluma de
quienes desde una u otras ramas del saber han tratado de develar los
misterios y la naturaleza de la condición humana. Belinchón, et al (1994).
Baquero (1997) resume los planteamientos de Vigotsky
sobre el lenguaje
como:
-
el lenguaje puede cumplir funciones diferentes, en principio una función
comunicativa
y,
luego,
otra
referida
a
la
regulación
del
propio
comportamiento
-
el lenguaje sirve como un instrumento para producir efectos sobre el
entorno social
-
el lenguaje puede, a su vez, “plegarse” sobre el propio sujeto y, también, de
acuerdo con su “secundaridad” sobre sí mismo. Puede adoptar una función
reguladora del propio comportamiento.
Según lo anterior, y de manera más específica, está implicado centralmente en
la reorganización de la propia actividad psicológica.
Con el propósito de contextualizar el estudio de los cuantificadores desde el
estudio
del lenguaje y más específicamente
desde la
psicolinguística
consideramos dos temas aquí: lo incierto en nuestro lenguaje y la definición
del estudio de los cuantificadores como estudio del significado y la
20
comprensión
de
palabras.
Esto
constituye
la
psicolingüística
de
los
cuantificadores.
1.1.3.1 Lo incierto en nuestro lenguaje
Cuando nos referimos a la incertidumbre generalmente nos referimos a estas
situaciones:
•
pocas veces un “agente” tiene acceso a toda la verdad sobre un entorno.
De esta manera hay menos incertidumbre cuando más acceso tengo a
la verdad.
•
la incertidumbre surge
de la incompletitud e incorrección de los
modelos del dominio sobre una particular realidad. Mientras más
insuficiente y más errores tienen los modelos sobre una particular
realidad hay más incertidumbre.
•
muchas reglas son incompletas porque hay demasiadas condiciones
para enumerar o algunas condiciones son desconocidas, esto se
denomina el problema de la calificación, mientras este problema sea
mayor más incertidumbre hay.
•
La incertidumbre surge cuando hay varias razones que dificultan la
enumeración de todas las interacciones de un evento:
1. pereza:
muy
laborioso
listar
todos
los
antecedentes
y
consecuentes
2. ignorancia teórica: teoría del dominio incompleta
3. ignorancia práctica: falta de información en casos particulares
Bajos estas consideraciones, la inmensa mayoría de los fenómenos de la
realidad son
inciertos. Pero sucede que hemos tardado mucho tiempo en
reconocerlo (Miller, 1990). La matemática determinística ha dominado nuestra
concepción de la realidad.
Uno de los lenguajes creados por el hombre de mejor evaluación es la
Matemática. Al iniciar el siglo XX, el programa de los matemáticos, propuesto
por Hilbert, de formalizar la matemática y reducirla a algunos axiomas simples
21
para crear un lenguaje artificial perfecto que permita encontrar reglas para
probar las afirmaciones con ese lenguaje llevó a esa valoración.
Ahora se sabe que ese proyecto no es viable. Durante todo el siglo XX esos
intentos han derivado en una tecnología: las computadoras, pero como dice
Chaitin (1998), computar no es lo mismo que razonar: “Computar es fácil,
razonar es difícil”. Porque un algoritmo de razonamiento tiene un árbol de
posibilidades que crece exponencialmente, si uno mira todos los pasos
posibles de la demostración, mientras que en un cómputo está siempre el
próximo
paso,
y
el
tiempo
no
crece
tan
velozmente.
Es
decir,
aproximadamente, que algo es un cómputo cuando existe un algoritmo veloz.
Si no hay uno veloz, si el tiempo crece exponencialmente, estamos razonando”
En muchos casos se considera que la Matemática es determinística
oponiéndola a las teorías que trabajan en la incertidumbre, sin embargo
Chaitin (1998) ha mostrado que aún en la matemática pura la incertidumbre
está presente. Ya, en 1931, está idea se había expresado en el Teorema de
incompletitud de Gödel. Este teorema es muy sorprendente porque demuestra
que la razón tiene límites, y lo hace de una forma paradójica creando un
enunciado que dice de sí mismo que es falso, o que no es demostrable para ser
más preciso. Chaitin ha demostrado que el número Ω (probabilidad de que un
programa generado echando una moneda al aire, se detiene fácilmente o no) es
aleatorio, es incomprensible y escapa al poder del raciocinio. Otra forma de
decirlo es que normalmente se piensa que si algo es cierto, lo es por una
razón, que hay una razón por la cual es cierto. En la matemática la razón por
la cual algo es cierto se llama una prueba, y el trabajo del matemático es
encontrar pruebas, es hacer demostraciones. Pero los bits de Ω son hechos
matemáticos al azar, accidentales, son hechos matemáticos irreducibles que
no tienen ninguna estructura.
Esto que ocurre en la matemática, el lenguaje más formal que
disponemos, también ocurre en nuestro lenguaje materno porque este refleja
nuestra realidad y a su vez la realidad se refleja en el.
22
De acuerdo a Cohen (1974), siempre que elegimos, juzgamos,
decidimos, interpretamos el pasado o predecimos lo que va a suceder lo
hacemos con un conocimiento incompleto o inseguro. Por ello nuestras
acciones están en función del cálculo particular de nuestras posibilidades, y
estas a su vez dependerán de nuestra experiencia y madurez del pensamiento.
En cierta forma la incertidumbre hace referencia al conocimiento, siendo éste
restringido al sujeto.
La inferencia es el razonamiento de lo que conocemos y que observamos para
explicar, concluir o predecir. Nosotros siempre razonamos en presencia de
incertidumbre. La información con la que trabajamos es típicamente
incompleta, inconclusa, sujeta a más de una explicación (Mislevy, 1994)
Cohen (1976) piensa que la probabilidad debe ser una medida del
grado de incertidumbre, así el sujeto cognoscente debe ver reflejada en dicha
medida el
establecimiento del cálculo particular de sus posibilidades de
acción. Sin embargo es bueno referirse al hecho que existe nuevos esfuerzos
por establecer otras medidas de la incertidumbre, como puede revisarse en
Dubois y Prade (1982).
Desde la Matemática se han desarrollado diversos modelos para abordar la
incertidumbre, entre ellos se puede mencionar:
•
La teoría de la probabilidad que asigna un grado de creencia a las
sentencias. La ontología es la misma que en la lógica: los hechos son
verdaderos o falsos.
•
La lógica fuzzy que trata con grados de verdad
•
La teoría de la evidencia: el soporte de los valores de probabilidad (similar a
decir si una proposición es una consecuencia lógica de una axiomática no a
decir si es cierta o no). Los valores de probabilidad pueden cambiar al
cambiar la evidencia (como cambia el status de consecuencia lógica si se
añaden más proposiciones a la axiomática). Estas pueden ocurrir a
•
-
a priori o incondicional: antes de que se obtenga evidencia
-
a posteriori o condicional: después de obtener evidencia
La teoría de la utilidad: teoría para la representación y razonamiento con
las preferencias ante los posibles beneficios de distintos planes
23
•
La teoría de la decisión: teoría de la probabilidad + teoría de la utilidad. un
agente racional elige las acciones de mayor utilidad esperada, promediando
con todos los posibles beneficios de la acción.
Cohen (1976) también ha propuesto un programa de investigación con
relación al estudio de la probabilidad subjetiva desde una aproximación
psicológica. Él propone estudiar de que manera lo incierta domina nuestro
lenguaje. Esta investigación se inscribe en esta línea de investigación.
1.1.3.2 El estudio de los cuantificadores como estudio del significado y
la comprensión de palabras
Estudio del significado
Son muchos los autores que han relacionado pensamiento y lenguaje.
Vigotsky juzgaba que el significado de la palabra constituye la unidad de
pensamiento y lenguaje, y por ende es la unidad de análisis del pensamiento
verbal. “El significado de la palabra... es la unidad de ambos procesos, que no
admite más descomposición y acerca del cual no se puede decir que
representa: un fenómeno del lenguaje o del pensamiento” (Vigotsky, 1934,
citado por Baquero, 1997). También Von Humboldt, pero de otra manera
afirmaba que “(las palabras) no yace(n) como una masa inerte en lo oscuro del
alma sino que actúa(n), determinando como ley, las funciones de la mente”
(citado en Belinchón et al, 1994, p. 57).
Vigotsky entendía que el significado es un aspecto inherente a la palabra,
susceptible de un análisis lingüístico pero, simultáneamente, en tanto expresa
una generalización o un concepto, constituye un genuino acto intelectual,
relativo a la psicología del pensamiento.
Las variaciones del significado de las palabras poseen un eje evolutivo y otro
funcional. El evolutivo es el referido en la cita y expresa las transformaciones
sufridas por el contenido y la estructura de los significados de las palabras a
lo largo del desarrollo subjetivo. El aspecto funcional se refiere a las
24
variaciones que puede sufrir el significado cuando cambian las “formas de
funcionamiento
del
pensamiento”,
cuestión
que
amerita
un
abordaje
complementario al genético.
Vigotsky planteó 3 modalidades que se dan en el desarrollo del significado de
las palabras:
1) pensamiento sincrético
2) pensamiento en complejos
3) pensamiento conceptual
Son modalidades y no estadios pues siempre permanecen y se usan
dependiendo de la interpretación de la tarea y la estrategia elegida para
resolverla.
Van
desde
las
formas
rudimentarias
de
construcción
de
significados o de conceptualización en el pensamiento sincrético hasta la
categorización y generalización avanzada y la
formación de conceptos
científicos.
Por otra parte, si bien la unidad de análisis propuesta por Vigotsky está
constituida por el desarrollo de los significados de las palabras, los conceptos
productos de su evolución tienen su lugar natural en los juicios y en las
conclusiones, al actuar como componentes de estas últimas, “el concepto
existe siempre dentro de la estructura general del juicio con parte inseparable
de el” (Vigotsky, 1934, citado en Baquero, 1997).
En el estudio de las oraciones es importante la distinción de capacidad
(estructura) y ejecución (patrones de respuesta), pues en el primer caso se
trata de la habilidad abstracta para producir oraciones y en el otro se trata de
la elección de una expresión particular en un momento determinado, debido a
todo tipo de variables situacionales. (Greene, 1980)
Elinchón et al (1994), también dice que lo que le interesa a la psicología más
bien es la posibilidad de ver en el lenguaje el resultado y el reflejo de un patrón
de actividad cuyas formas y mecanismos funcionales constituyen el objetivo
último de las explicaciones psicológicas
25
Comprensión de palabras
El estudio de los cuantificadores forma parte del estudio de las actividades de
comprensión del lenguaje y más específicamente de la comprensión de
palabras.
Un aspecto de la comprensión es el reconocimiento de palabras (habladas o
escritas) y se puede hacer el símil con el proceso de búsqueda de una palabra
en el diccionario. (Valle, 1992)
En los estudios de reconocimiento de palabras, la información visual o
acústica sirve para identificar la palabras como perteneciente al idioma del
sujeto y, una vez que tal palabra ha sido identificada, el sujeto puede acceder
a la información asociada con la misma, entre otras cosas y tal vez
fundamentalmente , a su significado.
Las personas adultas poseen distintos tipos de información sobre las palabras
de su idioma: conocen por ejemplo la forma fonológica de las mismas
(pronunciación)
–que
lógicamente
utilizarán
en
las
decisiones
sobre
reconocimiento auditivo -, la forma ortográfica o visual – imprescindible en el
reconocimiento de palabras escritas- y su significado , además de otras
muchas características lingüístico gramaticales: parte de la oración, reglas de
selección, contextos apropiados, etc. “Que estos tres tipos de conocimiento o
representaciones están, de algún modo, relacionados bidireccionalmente es
obvio, porque podemos pasar del significado (ideas) a los sonidos en el habla
espontánea y de los sonidos a las ideas ya que entendemos lo que nos dicen.
Podemos pasar de los sonidos a la ortografía en la escritura al dictado o de la
ortografía al sonido en la lectura. Y puesto que podemos leer en voz baja y
escribir sin articular, ha de existir una conexión entre la representación
semántica y la ortográfica y entre ésta y la semántica” (p. 35)
El trabajo que se presenta se caracteriza por ser un estudio del significado. Es
evidente que el
reconocimiento no constituye un fin en sí mismo, sino
simplemente un medio para llegar al significado, tanto si la palabra va sola
como si forma parte de una unidad lingüística superior.
26
Belinchón et al (1994) señalan que la comprensión de palabras se basa
fundamentalmente en procesos de carácter paradigmático en virtud de los
cuales unidades o formas lingüísticas presentes en el enunciado se asocian a
representaciones ausentes del mismo (localizadas, por así decir, en un
hipotético diccionario o inventario léxico), mientras que la comprensión de
oraciones se basa en procesos de carácter sintagmático que combinan o
asocian entre sí elementos lingüísticos pertenecientes todos ellos al enunciado.
El proceso reconocimiento léxico es un proceso sumamente complejo en el que
intervienen muchos tipos de información: 1) información estimular o de
entrada, que puede estar codificada en un formato fonémico o grafémico (i.e.
claves acústicas, rasgos distintivos fonémicos y patrón de acentuación, en el
primer caso, o trazos rectos y curvos con diversas orientaciones y tamaños
relativos en el segundo; 2) información léxica almacenada en la memoria, que
ha de ser activada y comparada con la información procedente del estímulo; y
3) información contextual, que puede ser lingüística y, por tanto, localizada en
el texto o discurso previo, o bien extra- lingüística, es decir, presente en el
entorno estimular o en la memoria del sujeto perceptor; la información
contextual puede facilitar o dificultar el proceso de identificación de palabras.
1.1.4 Metodologías para el Análisis del significado
Es abordado aquí aspectos metodológicos como la medición del significado
(métodos para evaluar el significado, limitaciones de los métodos de estudio
del significado para el estudio de los cuantificadores, uso de procedimientos
estadísticos multivariados para el estudio del significado de las palabras), la
técnica del escalamiento multidimensional para el escalamiento de objetos, y
la pericia: evaluando expertos y novatos.
El propósito es mostrar las
dificultades y alternativas metodológicas que existen en el abordaje del
análisis del significado, la presencia de una técnica que resulta adecuada para
el estudio de los cuantificadores y la importancia de la condición de la pericia
para el estudio del aprendizaje de conceptos.
27
1.1.4.1 La medición del significado
Uno de los problemas que se han estudiado durante mucho tiempo, y desde
diversas perspectivas, es el del significado, pero el estudio del significado en
psicología y en particular de las palabras es reciente (Guerrero, 1999). El
principal obstáculo al que se han enfrentado los estudios del significado, ha
sido la forma de abordar de manera adecuada al significado mismo; es decir,
que la barrera ha sido la metodología o técnicas que se han utilizado para
intentar medir, evaluar o aprehender este fenómeno psicológico, pues como
explican Szalay y Bryson (1974) los problemas para medir significado
dependen más de los métodos que del significado en sí.
Osgood (1973) explica que, según las ideas de Watson, el significado de los
objetos se alcanza simplemente por quedar condicionado a las mismas
reacciones que originalmente se hicieron a estos objetos: pero esta explicación
tan simple acerca del significado, no siempre es cierta, ya que, la palabra
"fuego", tiene cierto significado, pero no hace que él o los sujetos salgan
corriendo. En lugar de esto, Osgood (1974) nos dice que, de acuerdo a las
teorías mentalistas, la idea, es la esencia del significado.
Por otro lado, Morris (1962, citado por Osgood, 1974), explica que cualquier
estructura de estímulos que no es el objeto se convierte en algo con significado
si produce en un mismo organismo una "disposición" para llevar a cabo
alguna de las respuestas provocadas por el objeto. Las "disposiciones" pueden
hacer las veces de las ideas (Osgood, 1974). Sin embargo, Osgood (1971) deja
ver que una de las explicaciones más fuertes acerca del significado, y que él
retoma para plantear todas sus ideas acerca del diferencial semántico, es la
planteada en la hipótesis de la mediación. Esta aproximación teórica en el
terreno de las teorías del aprendizaje fue desarrollada principalmente por Hull,
(citado por Osgood, 1971) y de la cual se extrae que el significado tiene una
función mediadora entre el objeto y las conductas. Por lo tanto, el proceso de
mediación incluye parte de la conducta.
28
Se puede establecer que el significado ha sido definido y explicado de
diferentes maneras (factor representativo, disposición expectativa, reacción de
mediación, significado subjetivo, psicológico, etc.), pero la mediación y los
procesos que intervienen en ésta, ha sido una tarea difícil para los psicólogos.
A continuación se reseña los métodos disponibles para evaluar el significado.
Métodos para evaluar el significado
Díaz-Guerrero (1999) refiere que los métodos que más frecuentemente se han
utilizado en las investigaciones, para medir o evaluar significado, son:
1.
Índices fisiológicos
2.
Generalización semántica
3.
Asociaciones libres
4.
Diferencial Semántico
5.
Redes semánticos
A estos 5 métodos se pueden agregar uno basado en técnicas estadísticas
multivariables que se presentará luego. A continuación detallamos estos
métodos:
1.-Índices fisiológicos
En este tipo de investigaciones, llevado a cabo por Maz (1935, citado por
Osgood, 1973) y Jacobson (1932, citado por Osgood, 1973), se intentó medir el
significado a través del registro de potenciales de acción en la musculatura
estriada, de las respuestas glandulares y de las respuestas psicogalvánicas de
la piel, después de la presentación de algún estímulo. Estos autores
intentaron buscar una relación dada entre las ideas y la actividad motora. Sin
embargo, un problema que se puede plantear en torno a este tipo de
investigaciones es el de saber si estos índices nos dan una medida de la
presencia o ausencia o bien del grado y la calidad de los significados.
2.- Generalización semántica:
En un experimento llevado a cabo por unos experimentadores rusos
(Kapustnik, 1930; Smolenskaya, 1934; citados por Osgood, 1974), se intentó
29
ver la relación semántica entre dos tipos de estímulo diferentes pero
relacionados a la vez. Es decir, que primero se condicionaba a los sujetos a
emitir una respuesta ante un cierto tipo de estímulos (p.e. luz azul) y
posteriormente, se hacían pruebas para estimar la generalización de la
respuesta a signos verbales (palabras como azul, rojo, etc.), que presentan al
estímulo original. Estos autores encontraron que la respuesta condicionada se
presentaba mucho más frecuentemente con la palabra correspondiente al
color de la luz con la que habían sido condicionados los sujetos, que con la
que no habían sido condicionados.
De aquí se puede concluir que entre el color de la luz presentada en un
principio, y la palabra correspondiente a ese color, hay una mayor relación de
tipo semántico.
A este tipo de investigaciones se le puede refutar señalando que no se sabe
con exactitud si a partir del condicionamiento se pudiera explicar una relación
de tipo semántico, ya que, es probable que esta relación se haya dado por
características asociativas más que por características semánticas.
Ahora bien, las dos técnicas que se describirán a continuación son, por un
lado las asociaciones libres y por el otro el diferencial semántico, que ha sido
desarrollado por Osgood y sus colaboradores. Estas técnicas aplicadas a la
medición del significado han tenido un gran auge dentro de esta área de
estudio, tal como lo explica Szalay, L. y Bryson, J. (1974).
3.-Asociaciones libres
Esta técnica, de acuerdo a lo planteado por Díaz-Guerrero (1975), fue
implementada por Galton quien experimentando consigo mismo haciendo
asociaciones relativas a 75 palabras - estímulo, concluyó que el procedimiento
podía ser peligroso, ya que, permitía conocer demasiado respecto al modo de
pensar y de sentir de los individuos. Posteriormente debido al surgimiento del
asociacionismo inglés, al desarrollo de la psicología experimental y de las
teorías del aprendizaje, esta técnica registró un amplio avance. Al mismo
tiempo, esta misma técnica, tuvo una gran aplicación de carácter clínico,
después de la aparición de las teorías de Freud sobre asociación libre. Técnica
que consistía en pedir a los sujetos que respondieran a una palabra estímulo,
30
con lo que se les ocurriera; dicho de otra forma, el Sujeto tiene que responder
con la primera palabra que se le viene a la mente. Ahora bien, más
recientemente, esta misma técnica a sido utilizada para evaluar significado
psicológico, en los estudios realizados por Szalay y Bryson (1974) y los de Díaz
Guerrero y Szalay (1993), mediante los cuales ha llegado a conformar mapas
cognitivos que le permiten explicar como se forman algunos significados
psicológicos y algunos elementos de la cultura subjetiva de los sujetos
pertenecientes a diferentes grupos culturales del planeta. Sin embargo, y a
pesar de que esta forma de medir el significado a sido muy difundida, no ha
sido capaz de dar una explicación suficiente en torno al mismo, ya que, como
lo explican Figueroa, González y Solís (1981), "la teoría asociativa es
demasiado simple en cualquiera de sus formas para explicar todos los
aspectos que rodean al significado” (Pág. 8)
4.- Diferencial semántico
La técnica, fue diseñada y elaborada por Charles E. Osgood (1952) citado en
Osgood (1974), con el fin de medir el significado connotativo de las palabras y
para diferenciar el significado de un concepto con respecto a otro, de ahí el
nombre de diferencial semántico.
Esta, ha sido una de las técnicas más populares y mayormente utilizadas en
los estudios empíricos que se han hecho sobre el significado (Szalay y Bryson,
1974). Una de las ideas del diferencial semántico es la de describir el
significado de las palabras (significado subjetivo), a partir de las respuestas
dadas por los sujetos, en forma de evaluación de las palabras presentadas en
bloques de escalas. Las escalas están enmarcadas por adjetivos polares, tales
como bueno-malo, fuerte-débil, etc. Cada escala esta dividida en 7 unidades
que van del máximo, pasando por lo mediano o neutral, hasta lo mínimo. Los
sujetos marcan alguno de los 7 puntos y con eso indican lo que significa la
palabra que está siendo evaluada. Posteriormente se llevan a cabo análisis
factoriales con el fin de ver cómo es que se agrupan las respuestas dadas por
los sujetos, y de esta manera poder explicar el significado de las palabras que
fueron evaluadas. De acuerdo con el diferencial semántico, los conceptos
tienen 3 dimensiones que son: evaluación, potencia y dinamismo (Díaz
Guerrero, 1975), mediante los cuales se puede observar el valor, la fuerza y la
31
actividad que tiene un concepto entre los sujetos de una muestra determinada
(para mayor información ver Díaz-Guerrero, 1975).
Sin embargo, esta técnica de medición del significado, también tiene sus
deficiencias, que son, en principio, el hecho de que mida únicamente el
significado connotativo (afectivo) de los conceptos. En este sentido, Szalay y
Bryson (1973, 1974) en un estudio acerca de las diversas técnicas que se han
usado para medir significado expresa "que el diferencial semántico, más que
medir significado, mide actitudes,... y que se usa en tareas muy particulares"
(Szalay y Bryson, 1974; pp. 866).
5.- Redes semánticas
Las redes semánticas, se desarrollaron a partir de los estudios de memoria
semántica, y el primero que propuso está forma de organización de la
información en la memoria fue Quillian (1968), citado por Valdez (1994). A
partir de la propuesta de ese modelo, han surgido otros más (Collins y Quillian
en 1969; Rips y cols., 1973; Collins y Loftus, 1975, citados en Valdez (1994).
Estos modelos trabajan con redes de tipo artificial, puesto que se basan
principalmente en el manejo de computadoras y programas computacionales.
Por otro lado, Figueroa et al (1981) proponen que el estudio de las redes
semánticas debe ser "Natural" es decir que hay que trabajar con las redes que
sean generadas por los sujetos, y no con las redes elaboradas en
computadoras. Esta nueva técnica de trabajar las redes semánticas naturales
consiste en pedir a los sujetos que generen una lista de palabras definidoras
de un concepto y que posteriormente las jerarquicen. Es decir que a partir de
un concepto central (nodo) se obtiene una lista de definidoras, a cada una de
las cuales, se le asigna un peso (valor semántico) por su importancia como
definidoras del concepto. Con base en ésta lista, y a los valores asignados a las
definidoras
(jerarquía),
se
logra
tener
una
red
representativa,
de
la
organización de la información en memoria.
Ahora bien, uno de los postulados básicos de las redes semánticas es que debe
haber alguna organización interna de la información contenida en la memoria
a largo plazo, en forma de red, en donde las palabras o eventos forman
relaciones, las cuales, en conjunto, dan el significado. Significado que está
dado por un concepto reconstructivo de información en la memoria, el cual
nos da el conocimiento de un concepto (Valdez, 1994).
32
Otra de las características primordiales de las redes semánticas, es la del
concepto de "distancia semántica", en donde los elementos se encuentran
separados en alguna forma que nos permita hacer predicciones, como en la
red de Collins y Quillian (1969, op. cit.). En otras palabras, no todos los
conceptos dados como definidores, son igual de importantes para definir al
concepto central (nodo), lo cual se puede saber a partir de las jerarquías
obtenidas por cada definidora. En este sentido Figueroa et al (1981) dicen que
las "redes", dan una clara idea acerca de la representación que se tiene de la
información en memoria. Representación que puede ir cambiando, ya que el
conocimiento adquirido se integra a la estructura presente enriqueciéndola
(Valdez, 1994).
Por otro lado, con respecto al tipo de información que se obtiene a partir del
uso de las redes semánticas, ésta es muy amplia, ya que los conceptos que se
obtienen pueden ser de diversa índole. De esta manera, si el concepto que se
está definiendo es "mesa", entonces las palabras que se relacionan con ésta,
harán referencia a cuestiones tales como color, función, relaciones con otros
objetos, características específicas de la o las mesas, lugares donde se puede
encontrar una mesa, y hasta sobre quiénes pueden poseer un objeto de estos.
Dicho en otras palabras, esta información no se refiere únicamente a los
objetos concretos, sino que contiene también eventos, relaciones lógicas, de
tiempo, afectivas, etc. (Valdez, 1994). Sin embargo, hay que anotar que
cuando se emplean conceptos abstractos no siempre es posible obtener
palabras que se relacionan con estos, de esta manera no siempre se puede
formar redes semánticas.
Con todo lo expuesto hasta el momento, se puede afirmar que la red
semántica de un concepto es aquel conjunto de conceptos elegidos por la
memoria a través de un proceso reconstructivo, y que ésta estructura y
organización debe permitir un plan de acciones, así como la evaluación
subjetiva de los eventos, acciones u objetos.
Así, en este momento, se está hablando de un significado psicológico que, de
acuerdo con Szalay y Bryson (1973), es la unidad fundamental de la
organización cognoscitiva, que está compuesto de elementos afectivos y de
33
conocimiento, que crean un código subjetivo de reacción. Los cuales reflejan la
imagen del universo que tiene la persona y su cultura subjetiva. Además,
Szalay y Bryson (1974) explica que el significado psicológico es al mismo
tiempo, una unidad natural de representación cognoscitiva, y es también una
unidad de estimulación para la elicitación o producción de la conducta.
Limitaciones de los métodos de estudio del significado para el estudio de
los cuantificadores
Díaz-Guerrero (1999) señala que el método de asociaciones libres es
demasiado simple en cualquiera de sus formas para explicar aspectos del
significado. Señala que Figueroa et al (1981) tuvieron dos grupos de
experimentación a los cuales les fueron aplicados los mismos estímulos; a un
grupo se le pidió que diera los conceptos que se le venían primero a la cabeza
(asociaciones libres) y al otro grupo se le aplicó la técnica de las redes
semánticas pidiendo que, además de haber generado los conceptos, estos
debían ser jerarquizados con base en la importancia que revestían para con el
concepto que estaba siendo definido. Los resultados mostraron que las redes
semánticas y la Libre Asociación son producto de procesos diferentes. Las
palabras comunes entre las redes y los conjuntos de asociaciones fueron muy
pocos. En dicho estudio se concluyó que el significado está dado por un
proceso reconstructivo de información en la memoria, el cual, nos da el
conocimiento de un concepto a lo cual nosotros podemos añadir que las
asociaciones libres no se dan de la misma manera. De acuerdo con lo que dice
Osgood (1974) al respecto, en el caso de las asociaciones libres, la respuesta
verbal no está necesariamente mediada por el significado de las palabras
estímulo, por lo que se concluye que no todas las asociaciones libres son
determinantes semánticos.
En este sentido, señala Díaz-Guerrero (1999), las redes semánticas ofrecen la
posibilidad de tener datos que, con mucha seguridad, están altamente
relacionados con la palabra - estímulo, y que pueden ser tomados e interpretados semánticamente. Sin embargo como hemos anotado antes, no todas las
palabras tienen redes semánticas. Las palabras abstractas que forman parte
34
del lenguaje de la incertidumbre aunque de un solo significado presentan
graduaciones basadas en las interpretaciones subjetivas de quienes las usan.
Con respecto al diferencial semántico, esta técnica únicamente da acceso al
significado connotativo (afectivo) de los conceptos pero no da acceso al
significado denotativo (objetivo, formal) de los mismos. Esto podría crear cierta
confusión en cuanto a saber que es lo que estamos midiendo: actitudes o
significados (Szalay y Bryson, 1974).
No se puede estudiar los cuantificadores empleando diferencial semántico
porque no estamos interesados en el significado connotativo (afectivo) de ellas,
además que es difícil establecer este significado en este caso.
Otra limitante más del diferencial semántico, lo constituye el hecho, de que, el
significado
de
los
conceptos
está
delimitado
o
establecido
por
los
investigadores, con base en que, las escalas bipolares de adjetivos, que se dan
como opciones de respuesta son previamente determinadas. En este sentido,
mediante el uso de esta técnica, no hay ninguna libertad para el Sujeto, pueda
anotar las palabras que considere "definen al estímulo", además de que
pudiera generar el mayor número de respuestas que pudiera. En este sentido,
el Sujeto no puede anotar o dar conceptos que a su parecer tengan alguna
relación con la palabra que está definiendo o evaluando, a partir de las
categorías bipolares y rígidas que han sido previamente establecidas por el
investigador.
Por otro lado, Díaz - Guerrero (1999) afirma que “en cuanto al uso de las redes
semánticas, no se presenta este problema, puesto que los conceptos que son
dados por los sujetos no tienen ninguna limitante, más que su propia
capacidad. En otras palabras, los conceptos relacionados con el concepto
central (nodo), pueden ser de cualquier índole, sin importar qué concepto sea”.
En este trabajo se considera que si importa el concepto, reiterando que en el
caso del lenguaje de la incertidumbre existen límites que no dependen de la
capacidad del sujeto sino que dependen de la realidad misma. Ya se ha
mencionado antes que la incertidumbre es una propiedad de la realidad, sino
la más importante, y cómo ésta impone restricciones en el razonamiento
humano que son independientes de nuestra capacidad.
35
Díaz-Guerrero (1999) considera que el significado es una reconstrucción de la
información en memoria, que tiene una infinidad de conceptos de todo tipo
almacenados; y que es, precisamente ésta información, la que proporciona el
uso de la técnica de las redes semánticas. Por ello se puede tener la seguridad
de que los datos que se obtienen se refieren directamente al significado de la
palabra que está siendo definida por los sujetos.
Pero en este trabajo se adopta una postura diferente. No se asegura que el
significado
de
conceptos
del
lenguaje
de
la
incertidumbre
sea
una
reconstrucción de la información en memoria que tiene una infinidad de
conceptos de todo tipo almacenados.
Por ejemplo nos podemos preguntar cual es el significado de la palabra pocos
en frases cómo: “hay un bosque con pocos árboles”, “tengo pocos amigos” ó
“nos quedamos pocos”. En este caso, intentamos reconstruir en nuestra
memoria antes que un concepto una imagen mental, una imagen no aislada
de pocos, sino diversas imágenes: “pocos árboles”, “pocos amigos”, “quedarse
pocos”. Estas imágenes, entonces serán distintas conforme la experiencia
personal del sujeto, aunque el significado de la palabra pocos sea uno sólo tal
y cómo se presenta en el diccionario. Estos aspectos exigen una nueva forma
de abordar el estudio de estas palabras que forman parte del lenguaje de la
incertidumbre como son los cuantificadores.
Ahora bien, en el caso de las redes semánticas, ocurre exactamente lo
contrario, o sea que, los sujetos tienen toda la libertad necesaria para poder
generar los conceptos que deseen o crean que están relacionados, o que
definan al concepto central. Pero cómo hemos mencionado antes, esa libertad
sirve de poco porque las limitaciones no están en el sujeto sino en los objetos
sobre los que evalúa el significado.
Pero se considera junto con Díaz-Guerrero (1999), que los puntos críticos que
se han mencionado, tanto de las asociaciones libres como del diferencial
semántico, pueden ser superados por las redes semánticas,
lo cual da la
confianza y las bases suficientes para proponer esta técnica como una
alternativa metodológica para el estudio acerca o en torno al significado
36
psicológico, tal y como se ha definido el significado en esta investigación. Sin
embargo, diferente de Díaz-Guerrero (1999), se considera que esto va ocurrir
con la mayoría de palabras con significado psicológico que se está interesado
en investigar, pero no con las palabras del lenguaje de la incertidumbre.
El propio Díaz-Guerrero (1999) refiere que el análisis semántico de las
palabras presenta problemas cuando son consideradas como unidades de
análisis lingüístico, problema que se hace más crítico si se consideran
aquéllas que no tienen un significado inherente: conjunciones, artículos,
preposiciones, etc. (p. 12).
Por último, hay que aclarar que tanto las asociaciones libres como el
diferencial semántico, como las redes semánticas trabajan con materiales
verbales. Esto ha sido una gran limitante para las redes semánticas, ya que es
muy probable que estas tengan alguna relación con las imágenes, o quizá con
otro tipo de eventos psicológicos. Otra limitación que percibimos es que el
análisis de los datos debería ser más fuerte aún, por ejemplo con el uso de un
análisis factorial para ver de que manera se agrupan los conceptos que son
generados por los sujetos.
A continuación se reseña el uso de procedimientos estadísticos multivariados
para el estudio del significado de las palabras.
Uso de procedimientos estadísticos multivariados para el estudio del
significado de las palabras
Durante largo tiempo la estructura sintáctica ha constituido un objeto de
estudio para los psicolingüístas; en la actualidad, el interés se vuelca hacia el
estudio de la estructura lexical: en ese sentido, se trata de caracterizar el
conocimiento que todo utilizador posee, del vocabulario de su lengua; de
descubrir cómo la información está organizada y almacenada subjetivamente
(Manzano y, Costermans, 1976).
De manera específica se trata de estudiar el significado de las palabras. Un
método multivariado introducido por Miller (1969) para esto, es el método de
37
selección (sorting method). Con este método las palabras seleccionadas son
propuestas a los sujetos con la consigna de seleccionarlos agrupándolos en
categorías sobre la base de su similitud con respecto a la significación.
Manzano y Costermans (1976) mencionan que por su carácter el trabajo de los
sujetos es parecido a una tarea de formación de conceptos en donde el sujeto
es libre de escoger los conceptos que desea utilizar. Posteriormente se emplea
un
análisis
de
estructuras
jerárquicas
de
agrupamiento
(Hierarchical
Clustering Scheme) que muestra las agrupaciones sucesivas de las palabras.
Costermans (1974), citado en Manzano y Costermans (1976) introdujo el uso
del escalamiento multidimensional (MDS) para la evaluación de distintas
semánticas entre grupos de lexemas (de acuerdo a la lingüística, palabras
portadoras de significado, raíces de otras palabras). Se basó en la emisión de
un juicio categorial de disimilitud por parte de los sujetos. Este método fue
utilizado por Manzano y Costermans (1976) para el estudio de adjetivos de la
lengua española.
Este estudio supone que los lexemas escogidos se diferencian, sobre el plano
de la significación, según distintos criterios. Se trata pues de descubrir cuáles
son estos criterios para saber cómo están organizados semánticamente los
lexemas. En este método, los sujetos deben emitir un juicio evaluativo de las
disimilitudes semánticas de las palabras seleccionadas. De tal manera se
obtiene, al mismo tiempo, una estimación de las distancias semánticas
globales. Es a partir de ese juicio que se llegan a encontrar los criterios según
los cuales se diferenciarán las palabras. La hipótesis fundamental es tratada
del siguiente modo: los “n” criterios que diferencian las palabras constituyen
“n” dimensiones semánticas sobre las cuales cada uno tomará valores
diferentes. La combinación de estas dimensiones engendra un “espacio
semántico” en el cual cada palabra ocupará un a posición determinada.
Cómo se verá específicamente en la siguiente sección, el MDS va resultar útil
para el estudio del significado de los cuantificadores, al menos en sus
primeras etapas. Pero además va a proporcionar una oportunidad para el
estudio
de
los
juicios
de
disimilaridad
sobre
la
semejanza
de
los
cuantificadores, como estructura y función (patrones de respuesta). Esto se
justifica además dado el carácter exploratorio de esta investigación y el
38
abordaje de un campo fértil y prometedor: el estudio del lenguaje de la
incertidumbre.
1.1.4.2 Escalamiento multidimensional: MDS
La construcción de escalas psicológicas puede realizarse con dos finalidades
distintas: a) Para el escalamiento de Sujetos y b) Para el escalamiento de
Objetos.
Tradicionalmente, el escalamiento de Sujetos se aborda bajo la etiqueta de
“Teoría de Test”, donde existen dos grandes aproximaciones: la teoría clásica
(véase Lord & Novick, 1974; Magnusson, 1970; Bazán, 1997, Alarcón, 1998) y
la teoría de respuesta a los ítems (véase Muñiz, 1990, Muñiz, 1998). En el
marco de estas teorías se ofrecen modelos y métodos que permiten el
escalamiento de Sujetos en una o múltiples dimensiones o factores de los
constructos de interés medidos.
Por su parte el escalamiento de Objetos se aborda bajo la etiqueta de
“escalamiento” (en inglés scaling). Aquí también se puede diferenciar dos
campos, que se corresponden con dos etapas históricas. La primera fue una
etapa donde se propusieron modelos (y métodos) para el escalamiento de
Objetos sobre una sola dimensión. A esta parte se le denomina “escalamiento
unidimensional”. Las mejores aportaciones fueron realizadas por Thurstone,
en torno a los años 1930. Luego, hubo una segunda etapa donde se logró
ampliar la idea original de Thurstone para posibilitar el escalamiento de
Objetos en múltiples dimensiones, de forma simultánea. A esta parte se le
denomina “escalamiento multidimensional”. El primero en realizar esta
generalización fue Torgenson (1958). Luego, otros autores tales como Shepard
en 1962, Kruskal en 1946 o Carrol en 1970 consiguieron mejorar y completar
notablemente la idea original de Torgenson.
Tanto en el escalamiento de Sujetos como en el escalamiento de Objetos
la fuente de datos es el sujeto humano. La diferencia esencial entre ambos
casos menciona Arce (1996) está en qué, cuando se intenta escalar al Sujeto,
se le pide que realice juicios sobre sí mismo (sobre su forma de ser, sobre sus
conocimientos, sobre sus habilidades, sobre sus destrezas, comportamientos,
39
etc.), mientras que, cuando se intenta escalar Objetos, se le pide al Sujeto que
realice juicios sobre Objetos externos a él. Obviamente, la palabra “Objetos” se
utiliza en un sentido muy amplio, y se refiere a cualquier entidad que pueda
ser juzgada por una persona.
Es sabido que la mayoría de los “Objetos” de interés en psicología
suelen ser multidimensionales. Si en tales situaciones, se realiza el
escalamiento sobre un espacio unidimensional estaremos “mutilando” algunas
de las dimensiones (o factores) utilizados por los Sujetos en sus juicios sobre
los Objetos. Esto llevaría en palabras de Arce (1996) a una descripción
incompleta,
probablemente
inapropiada
e,
incluso,
inútil
del
proceso
psicológico utilizado por los sujetos. El estudio de las dimensiones utilizadas
por las personas en sus juicios permite la descripción del proceso psicológico
utilizado.
Definición de MDS
El Escalamiento Multidimensional (Multi Dimensional Scaling: MDS) es una
técnica para el análisis de la similaridad o disimilaridad (no similaridad) de los
datos de un conjunto de objetos. (Borg y Groenen, 1997). Tales datos pueden
ser ínter correlaciones de los ítems de un test, escalas de similaridad en
candidatos políticos, o índices hechos para un conjunto de países. MDS
modela tales datos como distancias entre puntos de un espacio geométrico. La
razón más importante para hacerlo es que uno desea un gráfico que ilustre la
estructura de los datos, uno que sea fácil de comprender antes que una
cadena de números y, además, uno que muestre la información esencial en los
datos, aislando el “ruido”.
Existen numerosas variedades de MDS. Algunos aspectos que los distinguen
son el tipo de geometría particular en la que se desea mapear los datos, la
función de mapeo, el algoritmo usado para encontrar una representación
óptima de los datos, el tratamiento del error estadístico en los modelos, o la
posibilidad para representar no sólo una sino varias matrices de similaridad al
mismo tiempo. Otras facetas se basan en los diferentes propósitos para los
40
que el MDS ha sido usado, para las diferentes maneras de mirar o
“interpretar” las representaciones de MDS, o sobre la base de las diferencias
en los datos requeridos para los modelos particulares. Todo esto es útil para
precisar el método que se debe utilizar en una investigación psicológica
particular.
Los cuatro propósitos del MDS
MDS es un método que representa mediciones de similaridad (o disimilaridad)
entre parejas de objetos como distancias de puntos de un espacio
multidimensional de dimensión mínima. Los datos, por ejemplo, pueden ser
correlaciones entre test de inteligencia, y la representación del MDS es un
plano que muestra los test como puntos que están más cercanos conforme las
correlaciones positivas entre ellos sean mayores. Un gráfico puede mostrar, a
partir del análisis MDS de las correlaciones, literalmente una “mirada” de los
datos y explora su estructura visualmente. Esto a menudo muestra
regularidades que permanecen ocultas cuando estudiamos cadenas de
números (Borg y Groenen, 1997). Otra aplicación de MDS es usar algunas de
sus matemáticas como modelos para los juicios de disimilaridad. Por ejemplo,
dado dos objetos de interés, uno puede explicar su disimilaridad percibida
como resultado de una aritmética mental que simula la fórmula de distancia.
De acuerdo a este modelo, la mente genera una impresión de disimilaridad por
agregación de las diferencias percibidas de los dos objetos sobre sus
propiedades.
Según Borg y Groenen (1997) son cuatro los propósitos de MDS:
a)
MDS como una técnica exploratoria.
b)
MDS para Probar Hipótesis Estructurales
c)
MDS para explorar estructuras psicológicas
d)
MDS como un Modelo de Juicios de Similaridad
A continuación se desarrollan.
a) MDS como una Técnica exploratoria
41
El MDS se usa como método que representa la (dis)similaridad de los datos
como distancias en un espacio de dimensión mínima de acuerdo a cómo los
datos son accesibles a una inspección visual y a la exploración
El análisis exploratorio de los datos es utilizado para estudiar teóricamente la
forma de los datos, esto es, los datos no están enlazados con una teoría
explícita que predice sus magnitudes o patrones. El propósito de tales
exploraciones es ayudar al investigador a “ver” la estructura en los datos.
MDS, también puede, ser usado para tales exploraciones.
b) MDS para Probar Hipótesis Estructurales
El MDS se usa omo técnica que busca probar cómo y bajo qué criterio uno
puede distinguir que las diferencias entre objetos de interés están reflejados
en las diferencias empíricas correspondientes de esos objetos.
Cuando más se conoce acerca de un campo de interés, los métodos
exploratorios iniciales son menos importantes. Las preguntas de investigación,
entonces, se diseñan mejor y el interés particular lleva a estudiar hipótesis
específicas. Es decir, en particular, lo que se desea es conocer cómo las
facetas (dimensiones, factores, rasgos, etc.) reflejan las diferencias entre las
observaciones que provienen de preguntas conceptualmente distintas. MDS
puede ser útil para estudiar tales cuestiones.
c) MDS para explorar estructuras psicológicas
El MDS se usa como una aproximación analítica de los datos que busca
descubrir las dimensiones que subyacen a los juicios de (dis)similaridad.
MDS se usa principalmente en psicología. Los psicólogos usualmente tienen
preguntas psicológicas en mente. Aún cuando se usa de una manera
exploratoria, MDS está típicamente asociada con un propósito implícito, la
investigación para las “dimensiones subyacentes” que pueden explicar
disimilaridades o similaridades observadas. En Psicología, los datos usados
42
por MDS son a menudo basados en juicios de similaridad directa, estos
pueden ser modelados por MDS.
d) MDS como un Modelo de Juicios de Similaridad
El MDS se usa como un modelo psicológico que explica los juicios de
disimilaridad en términos de una regla matemática que simula un tipo
particular de función de distancia.
La matemática de MDS puede servir como un modelo de juicios de similaridad.
La aproximación más común es hipotetizar que una persona, cuando responde
acerca de la disimilaridad de parejas de objetos de un conjunto de objetos,
actúa como si él o ella calculara distancias en su o sus “espacio psicológico”
de esos objetos.
En esta investigación se mantendrá los propósitos (a) y (c) dado que se trata
de una investigación exploratoria de las dimensiones subyacentes a los juicios
de disimilaridad de los cuantificadores de expertos y novatos.
Las diferentes raíces del MDS
Los diferentes propósitos de MDS, y la existencia de una enorme variedad de
modelos geométricos relacionados, lleva a una innecesaria confusión sobre las
preguntas de cómo MDS puede utilizarse. Científicos sociales tales como
sociólogos, científicos políticos, o psicólogos sociales, por ejemplo, están a
menudo interesados en usar MDS para probar hipótesis sobre correlaciones
de una manera similar a lo mencionado en (b). Consecuentemente, ellos a
menudo no usan el término escalamiento multidimensional pues hablan de
“análisis de espacio pequeño” (Guttman, 1968) o de “análisis multidimensional
de estructura de similaridad (Borg y Lingoes, 1987).
Los Psicofísicos, de otra manera, están interesados no en las
correlaciones sino en los modelos que relacionan los estímulos con
propiedades físicas conocidas para su representación perceptual o cognitiva.
Por ello, la noción de escalamiento multidimensional tiene un significado
directo en el sentido que ellos estudian cómo “conocer” las dimensiones físicas
43
que son representadas psicológicamente. En la psicofísica está el dominio
donde el MDS se originó (véase De Leeuw y Heiser, 1982 para la historia de
MDS), una muestra de esto es lo que Torgenson (1952) escribió acerca de
MDS:
“Los
métodos
tradicionales
del
escalamiento
psicofísico
presuponen el conocimiento de las dimensiones del área que
está siendo investigada. Los métodos requieren juicios acerca
de una dimensión definida específica, i.e, A es brillante, dos
veces más intenso, más conservativo, o iluminado que B. En
este caso, el observador, debe conocer que entiende por
brillantez, intensidad, etc. Sin embargo, en muchos tipos de
estímulos, no se conoce las dimensiones, o aún el número de
dimensiones relevantes. Lo qué podría aparecer intuitivamente
cómo una simple dimensión puede de hecho ser un conjunto de
dimensiones complejas. También algunas de las dimensiones
dadas
intuitivamente
pueden
no
ser
necesarias...
Otras
dimensiones de importancia pueden estar siendo pasadas por
alto. En tales áreas la aproximación tradicional es inadecuada.
Richardson, en 1938 (véase Gulliksen, 1946) propuso un
modelo para el escalamiento multidimensional que parece ser
aplicable a un número de esas áreas complejas. Este modelo
difiere de los métodos de escalamiento tradicionales en dos
aspectos importantes. Primero, no se requiere de juicios sobre
una dimensión dada, pero utiliza, en lugar de ello, juicios de
similaridad entre los estímulos. Segundo, la dimensionalidad,
tanto de los estímulos como de los valores de la escala está
determinada por los propios datos”.
Esto
claramente
muestra
la
cercanía
con
que
MDS
fue
dominada
vigorosamente por las nociones de modelamiento multidimensional de los
juicios de similaridad. Usuarios recientes de MDS, aún cuando usan MDS
para propósitos puramente exploratorios, son aparentemente
por
el
pensamiento
multidimensional,
44
pues
casi
siempre
influenciados
de
manera
automática buscan dimensiones interpretables,
aún cuando el conjunto es
demasiado grande para explorar de manera general la estructura de los datos.
Claramente esto supone un enfoque alternativo en psicología. Los juicios de
disimilaridad entre estímulos son alternativos a los juicios sobre una
dimensión dada (como en un test cualquiera). En este caso resulta más
apropiado MDS cuando sobre un constructo no tenemos claro las dimensiones
implicadas en el proceso psicológico. Dicho de otra forma, MDS es más útil
para medir procesos sobre constructos poco definidos a diferencia del caso de
los tests tradicionales, donde se trata de medir productos sobre procesos bien
definidos. Este es el caso de esta investigación exploratoria sobre los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores.
Los analistas de datos, en contraste a los psicofísicos, no están
interesados, por lo general, en construir modelos para un dominio sustantivo y
particular. Más bien, ellos desean proveer herramientas de propósito general
para los científicos sociales que puede ayudar a los investigadores a mejorar
su comprensión de la estructura de los datos. Esta idea no se aborda en esta
investigación.
Esta investigación trata del estudio
de los juicios de disimilaridad de
diferentes grupos para construir un modelo sobre un dominio sustantivo y
particular del lenguaje de la incertidumbre antes que del estudio de una o más
variables bien definidas sobre una muestra representativa en los enfoques
tradicionales de análisis de datos.
Datos de similaridad (disimilaridad)
Cuando se coleccionan datos de similaridad, el investigador está tratando de
determinar cuáles objetos son más similares para cada otro y cuales son más
disimilares. Implícitamente en la medición de similaridad está la habilidad
para comparar todos los pares de objetos. Varios procedimientos se utilizan
para obtener percepciones de participantes sobre las similaridades entre
estímulos. Cada procedimiento está basado en la noción de que las diferencias
relativas entre cualquier par de estímulos debe ser medido de tal forma que el
45
investigador pueda determinar cuál de los pares es más o menos similar a otro
par. Los procedimientos más comunes son:
1. Comparación de objetos pareados: Es el más usado, los participantes
establecen a través de un simple rango o valoración
(calificación) la
similaridad de todos los pares de objetos. Si tenemos cinco estímulos
(n=5), por ejemplo A, B, C, D y E, entonces podemos formar los siguientes
pares AB, AC, AD, AE, BC, BD, BE, CD, CE, y DE ( n×(n-1)/2=5×4/2=10
pares) y rankear los pares del más similar al menos similar. Si, por
ejemplo, el par AB se le da el rango de 1, podemos asumir que los
participantes dicen que el par contiene los dos estímulos que son más
similares, en contraste de otros pares. Este procedimiento proporciona una
medida no métrica de la similaridad.
Las medidas métricas de similaridad
involucran por ejemplo una
calificación de similaridad (de 1 “No son similares” a 10 “Muy similar”).
Estos se presentan en una forma llamada rotación estándar (Arce, 1994).
Por ejemplo, Arce (1996) presenta un ejemplo basado en 10 delitos de la
escala
de
Thurstone
para
intentar
escalarlos
en
un
espacio
multidimensional. Los 10 delitos forman 10(10-1)/2= 45 pares posibles.
Estos pares son presentados por el procedimiento de rotación estándar, es
decir el delito 1 con el 2, luego el 1 con el 3, y así sucesivamente hasta el 1
con el 10. Luego emparejamos el delito 2 con el 3, el 2 con el 4, y así
sucesivamente hasta alcanzar el 2 con el 10. Si continuamos así, el último
par contendrá los delitos 9 y 10. Se ofrece al participante, para cada par de
delitos, una escala con números enteros entre el 1 y el 7. Sobre esta escala
el participante debe indicar el grado de semejanza entre los delitos del par,
teniendo en cuenta que 1 significa que los delitos son muy semejantes y 7
que son muy (de) semejantes o muy distintos.
Tanto la forma no métrica y métrica se usan en muchos programas para
obtener MDS.
2. Datos de confusión: El apareamiento (o “confusión) de un estímulo I con
un Estímulo J es tomado como un indicador de similaridad. También es
conocido como conglomerado subjetivo, el procedimiento típico para
obtener estos datos es dar el lugar de los objetos cuya similaridad será
46
medida (p.e. 10 dulces) en pequeñas tarjetas en grupos tales que todas la
tarjetas en un grupo representan dulces que son similares. Algunos
investigadores piden a los participantes elegir el número fijo de grupos;
otros dicen “elija en cualquier número de grupos que guste”. En otra
situación, los datos resultan en una matriz de similaridad agregada a una
tabla cruzada o de contingencia. Esos datos entonces indican que objetos
apareados juntos más a menudo y además se consideran más similares.
3. Medidas derivadas: Se basan típicamente en puntajes dados a un estímulo
por los participantes. Por ejemplo, sujetos responden a una evaluación de
tres estímulos (Coca Cola, Inca Kola, Concordia) en una escala diferencial
semántica, tal como la siguiente:
Dulce
Salado
Suave
Pesado
La matriz 2X3 (2 juicios para 3 objetos) puede ser evaluada para cada
participante (p.e. índice de correlación, de agregación, etc.) para crear medidas
de similaridad. Existen tres supuestos importantes aquí:
1) Que el investigador ha seleccionado las dimensiones apropiadas para
medir con el diferencial semántico.
2) Que las escalas puedan ser ponderadas (igual o desigualmente) para
establecer los datos de similaridad para un sujeto o grupo de sujetos.
3) Que si los pesos de una escala puede ser determinada, todos los individuos
tienen el mismo peso.
Cómo se ha señalado en la sección correspondiente al estudio del significado,
el diferencial semántico tiene limitaciones para el estudio que se propone. Se
usará datos de disimilaridad basados en la comparación de objetos pareados
(los 12 cuantificadores) por el método de rotación estándar. De esta manera se
tendrá 12×11/2=66 pares a comparar.
47
Principios acerca de la percepción considerados en el Escalamiento
Multidimensional
El MDS no tiene supuestos restrictivos en la metodología, los tipos de datos
empleados, o en la forma de relacionar las variables. Sin embargo requiere que
el investigador acepte varios principios acerca de los juicios de los
participantes, incluyendo los siguientes:
1. No importa la forma como los sujetos perciben la dimensionalidad de los
objetos. Los participantes no necesariamente perciben un estímulo (objeto)
con la misma dimensionalidad (pero la mayoría de los juicios de las
personas se dan en términos de un número limitado de características o
dimensiones). Por ejemplo, algunas personas podría evaluar un carro en
términos de su potencia y apariencia, mientras otros no consideran esos
como factores importantes, pero en vez de ello valoran en términos de costo
y de confort interior.
2. No importa la importancia (valga la redundancia) con la que los participantes
juzgan las dimensiones. Los participantes no necesitan dar el mismo nivel
de importancia a una dimensión aún cuando todos los participantes
perciban esta misma dimensión. Por ejemplo, dos personas, pueden
percibir una coca cola en términos del nivel de carbonación, pero uno
considera esta dimensión como poco importante mientras el otro considera
que es muy importante.
3. No es necesario que los juicios sean estables en el tiempo. Los juicios de un
objeto en términos de otra dimensión o niveles de importancia no necesitan
ser estables en el tiempo. En otras palabras, uno no puede esperar que las
personas mantengan las mismas percepciones para períodos largos de
tiempo.
A pesar de esos supuestos y de las diferencias en otros procesos psicológicos
que
pueden
esperarse
entre
participantes,
MDS
intenta
representar
percepciones espacialmente, de manera que cualquier relación común
subyacente puede ser encaminada e identificada.
48
Métodos de Análisis de MDS
Torgenson comenzó a realizar su investigación sobre escalamiento
multidimensional en los años 1950. Desde entonces han pasado muchos años
y la investigación no se ha detenido. Arce (1994) clasifica los métodos de
escalamiento en dos grupos: escalamiento de sujeto único y escalamiento de
un conjunto de sujetos. En este último caso se trata de escalamiento para
evaluar las diferencias individuales.
El escalamiento de sujeto único
Arce (1996) refiere que el sistema SPSS para Windows tiene implementado un
algoritmo de escalamiento multidimensional que se denomina ALSCAL
(Alternating Least Squares sCALing) que fue ideado originalmente por Takane,
Young y de Leeuw (1977), quienes realizaron su trabajo inspirándose no sólo
en Torgenson sino también en otros autores posteriores tales como Shepard
(1962), Kruskal (1964a, 1964b) o Carrol (Carrol y Chang, 1970). Este
algoritmo se aplica al escalamiento de sujeto único.
Para tener una idea de este método vamos a presentar el ejemplo dado
por Arce (1996) basado en 10 delitos de la escala de Thurstone para intentar
escalarlos en un espacio multidimensional. Como se ha mencionado líneas
arriba para ilustrar la rotación estándar, los 10 delitos forman 45 pares
posibles que fueron presentados por dicho procedimiento. Para cada par de
delitos, un participante tiene una escala con números enteros entre el 1 y el 7.
Sobre esta escala el juzga el grado de semejanza entre los delitos del par,
teniendo en cuenta que 1 significa que los delitos son muy semejantes y 7 que
son muy (de semejantes o muy distintos.
Una vez que se dispone de la hoja de respuestas del participante la matriz
inicial para el análisis es una matriz triangular inferior. En este caso la matriz
49
es 10×10 porque los delitos van en filas y columnas y contiene las respuestas
de cada comparación par a par.
El método de ordenación de los pares que se utiliza tiene la ventaja de que las
primeras 9 respuestas forman la columna 1, las 8 siguientes la columna 2, y
así sucesivamente. Por requerimiento del programa SPSS editamos también la
diagonal que debería contener las comparaciones de cada delito consigo
mismo. En este caso se coloca cero en la diagonal pues el cero representa la
identidad entre delitos.
La forma de esa matriz para los 10 delitos un sujeto podría ser:
D0 D0 D0 D0 D0 D0 D0 D0 D0 D1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
D01
0
D02
7
0
D03
5
3
0
D04
3
7
2
0
D05
2
6
2
3
0
D06
1
5
4
2
3
0
D07
3
4
4
7
4
5
0
D08
4
2
5
2
2
4
3
0
D09
4
3
6
6
2
2
2
2
0
D10
5
4
7
6
5
1
4
5
6
0
0
También es posible aplicar este método a partir de una matriz de promedios de
un conjunto de participantes como hizo Arce (1996). La solución obtenida se
presenta en el Tabla 2.
50
Tabla 2.
Matriz de coordenadas de los 10 Delitos de Thurstone derivada por SPSS1
Orden en las
comparaciones
Delito
Dim. 1
Dim. 2
binarias
D01
Aborto
1,0581
-1,1633
D02
Aceptar cosas robadas
-1,4645
-0,3337
D03
Acoso sexual
0,8754
-1,4076
D04
Calumnia
-1,4108
-0,0711
D05
Homicidio
1,0217
0,7045
D06
Malos tratos
0,5561
1,0263
D07
Malversación
-1,4710
-0,2870
D08
Robo a domicilio
-1,2049
0,3332
D09
Secuestro
0,8198
1,2840
D10
Violación
1,2200
-0,0851
1
Tomado de Arce (1996)
Lo que nos ofrece el programa son las coordenadas de los delitos sobre una
configuración bi-dimensional. Las coordenadas se interpretan como los valores
de escala de los delitos.
La dimensión 1 es “dominada” por los delitos que están situados con valores
extremos de la escala. En este caso la Violación situada a la derecha y la
Malversación a la izquierda. Esta dimensión podría ser la dimensión de
gravedad de los delitos, estando, en general, los delitos percibidos como más
graves situados a la derecha y los menos graves a la izquierda.
En cuanto a la dimensión 2, la dimensión vertical, se puede observar que está
dominada por el delito Secuestro, situado arriba, y por el delito Acoso sexual,
situado abajo. En general se puede observar que los delitos contra las
personas están situados arriba, los delitos de tipo sexual abajo, y los delitos
51
contra las cosas en el centro de la dimensión 2. Arce (1996) considera que esta
dimensión 2 representa la “finalidad del delito”. Arce menciona asimismo que
esta solución es la mejor si se considera una solución de 1 y de 3 dimensiones
que no se presentan aquí.
Escalamiento de Conjunto de Sujetos: Diferencias Individuales
Con el procedimiento de comparaciones binarias, cada Sujeto genera una
matriz de datos. Se ha comentado el escalamiento de los delitos con un sólo
Sujeto. Esto podría ser interesante desde un punto de vista clínico, pero no
desde un punto de vista social. No se podrían generalizar los resultados. En la
investigación social, habitualmente se dispone de una muestra amplia de
Sujetos y el investigador no desea obtener una configuración de Objetos para
cada Sujeto sino una configuración de Objetos común, compartida por todos
los Sujetos. Dos son los métodos que se tiene para incorporar las diferencias
individuales. El método de “análisis de puntos de vista” y el método de Indscal
-
Método de análisis de puntos de vista o modelo con replicación
Este método fue introducido por Tucker y Messick (1963), citado en Arce
(1996). En este método
se calculan las ínter correlaciones entre los
participantes, a partir de las similaridades que atribuyen a los objetos.
Después de factorizar y rotar la matriz de correlaciones, se obtienen
“participantes idealizados”, que corresponden a agrupaciones de participantes.
Las similaridades para cada “participante idealizado” son los promedios de las
similaridades de los participantes que forman el grupo. Las matrices de
disimilaridad para tales “participantes idealizados” son entonces sometidas,
independientemente, a un MDS. El principal inconveniente de este análisis
reside en que apenas es más potente que realizar un MDS a cada participante
por separado.
En este caso estamos asumiendo dos cosas:
52
1. Que no existen diferencias sustanciales entre los participantes en los
juicios de disimilaridad que realizan
2. Que existen diferencias sustanciales entre los participantes, pero que no
estamos interesados en ellas.
Estos aspectos no se pueden asumir a priori, pero si se considera que existen
diferencias entre los sujetos, esto nos lleva a un método que las incorpore y las
estime. Ese es el método Indscal.
-
Método INDSCAL
La mejor solución
al problema
de
escalamiento de diferencias
individuales ha sido ofrecida por Carrol (Carroll y Chang, 1970, citado en Arce,
1996), Arabie, Carrol y DeSarbo, 1987), a través de su modelo INDSCAL
(Individual Differences SCALing). En esencia, este modelo asume la existencia
de un espacio multidimensional común para todos los participantes, pudiendo
cada participante percibir la configuración desde una perspectiva distinta. Un
aspecto muy importante de los resultados, que debe ser observado cuando se
utiliza el modelo INDSCAL, es la matriz de pesos o ponderaciones que los
Sujetos conceden a cada una de las dimensiones de la solución. Así diferentes
Sujetos conceden pesos diferentes a cada una de las dimensiones.
En el MDS cada objeto o evento es representado por un punto en un
espacio multidimensional, estos puntos son colocados en el espacio para que
las distancias entre pares de puntos representen las posibles relaciones de las
similaridades entre pares de objetos. Esto es, dos objetos similares son
representados por dos puntos que están cercanos, y dos objetos disimilares
están representados por dos puntos separados. Este espacio es usualmente
un espacio Euclídeo de dos a tres dimensiones pero que puede tener más
dimensiones. Este modelo es llamado el modelo Euclidiano.
La aproximación del MDS que se sigue en esta investigación tendrá una
orientación fundamentalmente aplicada. Es decir, se pretende aplicar el
escalamiento multidimensional para resolver un problema de investigación,
por ellos se emplearán el escalamiento de sujeto único y el escalamiento de un
conjunto de sujtos.
53
Existe un número importante de programas de computadora que pueden
servir de ayuda para la construcción de escalas (para un listado véase Arce,
1994 y más recientemente Borg & Groenen, 1997). De todos ellos, se ha
elegido el programa ALSCAL, que tiene la ventaja de que está implementado en
el sistema SPSS (SPSS, 1994). Cómo se sabe este sistema tiene una amplia
difusión entre los investigadores en ciencias sociales y en particular entre los
psicólogos. En lo que respecta al algoritmo INDSCAL se ha seleccionado el
procedimiento MDS del programa estadístico SAS (SAS Institute Inc. (2000).
En el capítulo de método se detalla el procedimiento de MDS implementado en
esta investigación
Etapas para obtener e interpretar mapas preceptúales con MDS
Hair, Anderson, Tatham, Black (1999) identifican 3 etapas para interpretar
mapas preceptúales con MDS. (Ver figura 1 para un esquema)
Etapa 1: Determinando el posicionamiento de objetos en el mapa perceptual
Esta etapa consiste en determinar
el posicionamiento que refleja mejor la
evaluación de la similaridad proporcionada por los participantes. Los
programas MDS siguen un proceso común para determinar posiciones
óptimas. Este proceso (para i y j objetos) puede describirse en cinco pasos:
1: Seleccione una configuración inicial de disimilaridades (Sij) del par (i, j) en
una dimensionalidad inicial deseada (t). Las dos más comúnmente usadas
son una configuración (1) dada por el investigador basada en datos previos,
o (2) generada por una selección seudo alternativa de puntos de una
distribución normal multivariada.
2: Calcule las distancias (dij) entre los pares y compare las relaciones
(observada versus derivada) con una medida de ajuste de la estimación. Si
se encuentra una sola configuración, las distancias (dij) entre pares de
puntos en la configuración inicial se compararan con la distancia
d̂ ij medida (derivada de los juicios de disimilaridad Sij). Las dos medidas de
54
distancia
son
entonces
comparadas
por
una
medida
de
ajuste,
generalmente una medida de stress.
3: Si la medida de estimación no cumple con un valor predefinido y
seleccionado por el investigador, encuentre una nueva configuración donde
la medida de ajuste se pueda minimizar. El programa determina la
dirección en la cual se puede obtener el mejor ajuste, y entonces mueve los
puntos de la configuración en esas direcciones con pequeños incrementos.
4: La nueva configuración será evaluada y ajustada hasta que se obtenga un
stress satisfactorio.
5: Cuando se obtiene un stress satisfactorio la dimensionalidad se reduce en
uno, y el proceso se repite hasta obtener una menor dimensionalidad con
medidas aceptables de ajuste.
Sij es la posición en un plano hipotético de t dimensiones de la disimilaridad
del objeto i con el objeto j.
El primer paso se refiere a la configuración inicial de disimilaridades en una
dimensionalidad inicial deseada y los otros cuatro pasos siguientes se refieren
a la búsqueda de ajuste del modelo MDS especificado
Etapa 2: Seleccionando la dimensionalidad del mapa perceptual.
El objetivo de esta etapa es la selección de una configuración espacial en un
número
de
dimensiones
especificado.
La
determinación
de
cuántas
dimensiones se representan con los datos se obtiene a través de tres
aproximaciones: evaluación subjetiva, scree plots de las medidas de stress, e
índices generales de ajuste, como el de correlación cuadrado (R2).
- En el primer caso, el analista típicamente realiza una inspección subjetiva
del mapa espacial y determina la dimensionalidad en base a una mirada
razonable de la configuración. Esta cuestión debe ser considerada, porque en
las última etapas las dimensiones necesitan ser interpretadas y explicadas.
- La medida de Stress mide la proporción de varianza de las disparidades que
no es explicada por el modelo MDS. Esta medición varía de acuerdo al tipo de
programa y los datos que se analizan. Su fórmula (Arce, 1993) asumiendo una
distancia euclídea es:
∑ (d
i< j
ij
∑
i< j
− dˆ ij
)
2
d ij2
55
S=Stress =
Donde dij es la distancia calculada entre el par i e j,
e d̂ ij es la distancia
estimada entre el par i e j.
Que es llamada fórmula 1 de stress de Kruskal. Mientras más pequeño sea el
valor de stress mejor es el ajuste encontrado. Kruskal (1964a), citado por Arce
considera que si S=0 la configuración de MDS obtenida es perfecta, si
0<S≤0.025 es excelente, si 0.025<S≤0.05 es buena, si 0.05<S≤0.10 es regular,
y si 0.10<S≤0.20 es pobre.
Sin embargo, Arce advierte que no debe utilizarse estas etiquetas en forma
taxativa en la evaluación del stress. Se sabe que el stress depende, entre otros
factores, del número de objetos que se escalen en el problema y la fórmula 1
de Stress de Kruskal es insensible a esto.
En el programa estadístico SPSS (SPSS, 1994) se tiene una medida de stress
más general que no supone una distancia euclídea y que se puede emplear
para niveles de medición ordinal (escalamiento no métrico) o para niveles de
medición de intervalo y de razón (escalamiento métrico). Este índice es SStress y es ligeramente diferente de la fórmula 1 de Kruskal pues se toman
todos los pares.
Un problema que se encuentra al usar stress, que es análogo al R2 en la
regresión múltiple, es que el stress siempre se incrementa con las dimensiones
(recordar que R2 siempre se incrementa con variables adicionales).
-Otro índice empleado es la correlación cuadrada (R2) que puede ser
interpretada como indicador de la proporción de varianza de las disparidades
(datos escalados óptimamente) explicada por el procedimiento de escalamiento
multidimensional. Es una medida de cuán bien los datos son estimados por
MDS. Hair et al (1999) señalan que una medida mayor a 0.60 es considerada
aceptable, pero si se acerca a 1 es mejor.
56
Etapa 3: Identificando las dimensiones
Identificar las dimensiones subyacentes es a menudo una tarea difícil pues las
técnicas de MDS no tienen un proceso constructivo para nombrar las
dimensiones. Los investigadores que han desarrollado la etapa 2 pueden
adoptar varios procedimientos, unos subjetivos y otros objetivos como se
explican a continuación.
Procedimientos subjetivos
Las
interpretaciones
deben
incluir
siempre
elementos
del
juicio
del
investigador y/o del participante, y en muchos casos esto resulta adecuado
para las cuestiones a manejar. Un método simple pero efectivo es etiquetar o
nombrar, por inspección visual de las dimensiones del mapa perceptual, sobre
la base del acuerdo de los investigadores o participantes. Por ejemplo, los
participantes pueden ser preguntados sobre la dimensionalidad a partir de
sus inspecciones subjetivas de los mapas y por otro lado, el investigador o un
conjunto de “expertos”
pueden evaluar e identificar las dimensiones. No
existen
relacionar
intentos
para
cuantitativamente
las
dimensiones
a
atributos. Pero esta aproximación puede ser la que mejor se dispone si las
dimensiones son entendidas como altamente intangibles o afectiva/emocional
agradables, cuando los descriptores adecuados no pueden ser trazados.
De una manera similar, el investigador puede describir las dimensiones en
términos de características conocidas (objetivas). En esta vía, se hace la
correspondencia directa entre dimensiones objetivas y preceptúales, aunque
esas relaciones no son el resultado de la retroalimentación de un participante,
pero, en vez de ello, son los juicios del investigador.
Procedimientos objetivos
Como un complemento de los procedimientos subjetivos se han desarrollado
un número de métodos formalizados. El método más ampliamente usado es el
PROFIT (PROperty FITting), que colecciona ratings de atributos para cada
objeto y encuentra la mejor correspondencia de cada atributo con el espacio
perceptual. El propósito es identificar los atributos determinantes de los
57
juicios de similaridad hechos por los individuos. Medidas de ajuste para cada
atributo tanto como su correspondencia con las dimensiones. El analista
puede determinar que atributos describen mejor las posiciones preceptúales y
entonces ilustrar las dimensiones. Es necesario para la correspondencia de los
atributos y las dimensiones reducidas definidas el uso del resultado métrico,
pues las dimensiones pueden ser rotadas libremente sin cambiar la
interpretación.
Por otro tipo de procedimiento, el investigador debe recordar que, aunque una
dimensión puede representar un simple atributo, usualmente no es el caso. Lo
más común es coleccionar datos en varios atributos, similar a un análisis
factorial. Muchos investigadores sugieren que usando datos de atributos para
ayudar a etiquetar las dimensiones es la mejor alternativa. El problema, sin
embargo, es que los investigadores no pueden incluir todos los atributos
importantes en el estudio.
Esos procedimientos, no son representativos de todos los sugeridos,
pero revelan la dificultad de etiquetar. Esta tarea es una que no puede ser
hecha antes de que los procedimientos de escalamiento multidimensional sean
implementados. El investigador debe planear el uso de esquemas alternativos
de etiquetas cercanos al diseño de la investigación.
58
Configuración inicial de disimilaridades
en una dimensionalidad inicial deseada
Etapa 1
Determinando el posicionamiento de objetos
en el mapa perceptual
Búsqueda de ajuste del modelo
mejor especificado
Etapa 2
Seleccionando la dimensionalidad del
mapa perceptual
Procedimientos subjetivos
Etapa 3
Identificando las dimensiones
Procedimientos objetivos
Figura 1. Etapas para obtener e interpretar mapas preceptúales con MDS
59
1.1.4.3 La pericia: evaluando expertos y novatos
De acuerdo a Del Mar (1999) las comparaciones entre grupos diferentes sobre
un conocimiento específico tiene dos enfoques: 1) comparando la actuación o
desempeño de expertos y novatos, y 2) comparando evaluados con diferentes
grados de competencia.
El papel que desempeña el conocimiento específico se ha investigado
generalmente comparando la actuación de sujetos expertos y novatos en
tareas bien definidas y familiares para los expertos de diferentes dominios.
Desde esta línea de investigación generalmente se asume que los expertos en
un dominio difieren de los novatos en la cantidad, organización y accesibilidad
del conocimiento específico de este dominio (Del Mar, por ejemplo, Chi, Glaser
y Farr, 1988; Ericsson y Smith, 1991) y que esas diferencias cuantitativas y
cualitativas en el conocimiento específico son las responsables de las
diferencias que se observan en la eficiencia a la hora de resolver problemas.
De acuerdo con una de las explicaciones más extendidas sobre el desarrollo de
la pericia (Anderson, 1993), el paso de novato a experto conlleva a la
transición desde una fase inicial de aplicación lenta
y deliberada de las
destrezas específicas de un dominio a la fase de ejecución rápida y
automática, característica de los expertos. La mayor eficiencia del experto, de
acuerdo con esta teoría, se debe a que, con la práctica repetida, el
conocimiento específico de la tarea que el novato posee en un formato
declarativo,
termina
compilándose.
Desde
este
punto
de
vista,
el
comportamiento regulado o controlado no sería propio de los expertos sino que
constituiría sólo una fase intermedia en la transmisión de novato a experto.
Por su parte, la investigación de las diferencias entre aprendices con
distinto grado de competencia ha puesto claramente de manifiesto la estrecha
relación que existe entre el aprendizaje y la autorregulación deliberada (véase,
por ejemplo, Brown, Bransford, Ferrara y Campione, 1983; Paris y Byrnes,
1989; Pressley, Goodchild, Fleet, Zajchowski y Evans, 1989; Zimmerman y
Shunk, 1989; Zimmerman, 1990; Shunk y Zimmerman, 1994).
60
El papel que representa la autorregulación en el aprendizaje se ha abordado no
sólo desde la perspectiva de la meta cognición, sino también desde otros
enfoques teóricos. Desde el enfoque de la meta cognición, la autorregulación o
control metacognitivo se define por las actividades de planificación y
coordinación de las estrategias óptimas para abordar la tarea, de supervisión
del progreso en la tarea y de evaluación de los resultados. Cuando el aprendiz
se enfrenta con la resolución de una tarea nueva no se observa generalmente,
una transición nítida desde una fase de ejecución automática. Lo que se
observa con frecuencia es cómo el novato progresa lentamente al tener que
enfrentarse repetidamente con dificultades debidas a la falta de los
conocimientos específicos relevantes para resolver la tarea.
Esos conocimientos insuficientes no pueden repararse mediante el proceso
mecánico de la recopilación. Cuando el sujeto no dispone del conocimiento
relevante para la solución del problema, se ve obligado a buscar la información
que necesita y para ello entra en una fase de regulación deliberada y
consciente (Brown y Vanlehn, 1980; Jansweijer, Elshout y Bielinga, 1990).
Este proceso de regulación de la propia actuación, tal y como se desprende de
los análisis comparativos de buenos y malos aprendices, constituye una
fuente importante de diferencias.
El uso de estrategias de autorregulación en dominios donde el conocimiento
que se posee es pobre crea lo que Brown y Campione (1990) describen como
“novatos inteligentes”, sujetos que no posee un gran conocimiento específico
en un dominio particular, pero que saben como adquirir ese conocimiento. Los
estudiantes menos competentes, por su parte, detectan menos problemas de
comprensión y elaboran menos el contenido del material de estudio (Chi et al,
1989; Pirolli y Recker, 1994) y cuando se enfrentan a la solución de un
problema tienden a actuar de forma inmediata y asistemática sin supervisar
su actuación (Schoenfeld, 1983, 1987; Jansweijer, Elshout y Bielinga 1990,
Lawson y Chinnapan, 1994).
En resumen, Del Mar (1999) afirma que las dos líneas de investigación
precedentes, la investigación de las diferencias entre sujetos expertos y
novatos y la investigación de las diferencias entre aprendices más o menos
61
competentes, representan dos concepciones del aprendizaje diferentes, como
proceso
dirigido
a
la
automatización
de
destrezas
y
como
proceso
autorregulado, respectivamente, aunque no necesariamente incompatibles. En
realidad, los investigadores de ambas líneas han centrado su atención en
distintas fases del desarrollo de la pericia y, tomadas en conjunto, ponen de
manifiesto la importancia de la autorregulación deliberada, primero, y de la
automatización,
después,
como
mecanismos
de
aprendizaje.
En
la
investigación que se desarrolla, no es explícito en la respuesta de los
participantes.
Se considera que la tarea
de establecer juicios de disimilaridad sobre los
cuantificadores no es una tarea bien definida y familiar tanto para novatos
como expertos de diferentes dominios, de allí que no se puede establecer con
claridad un proceso dirigido hacia la automatización de destrezas. Se trata de
una tarea completamente novedosa y abstracta como se ha precisado en la
sección 1.1.4.1
En esta investigación tampoco se recoge evidencia sobre un proceso
autorregulado sobre los juicios de disimilaridad, no se ha indagado de manera
explícita sobre las actividades de planificación y coordinación de las
estrategias óptimas para abordar la tarea de emitir juicios de disimilaridad de
los cuantificadores, de supervisión del progreso en esta tarea y de evaluación
de los resultados. De esta manera no se dispone de una perspectiva
metacognitiva para esta tarea.
El sentido de experto y novato que aquí se toma no se refiere a la tarea de
establecer juicios de disimilaridad sino a la capacidad de reflexión sobre la
lengua, entendiendo esto como que a mayor nivel de formación académica
mayor contacto con la lengua culta. Así serán considerados expertos, grupos
de profesionales dedicados a la docencia universitaria en las áreas de
Lingüística-Literatura, Matemática-Estadística, Psicología y Educación. Por
otro lado se consideran como novatos, escolares de nivel secundario de ambos
sexos. Mayores detalles son dados en el capítulo de la Metodología.
62
Se reitera que esto es así dado el carácter exploratorio de esta investigación.
En esta investigación se está interesado en los juicios de disimilaridad sobre
los cuantificadores, un conjunto de palabras distinguidas del lenguaje de la
incertidumbre.
Los
cuantificadores
son
evidencia
del
razonamiento
probabilístico. E serán abordados desde una perspectiva del estudio del
significado atendiendo a la condición de pericia (expertise) en diferentes
grupos denominados de expertos y novatos en base a su reflexión sobre la
lengua.
1.2 INVESTIGACIONES RELACIONADAS CON EL PROBLEMA
Las investigaciones previas relacionadas con esta investigación no son fáciles
de identificar porque el tema es muy específico. En nuestro medio, las
investigaciones sobre pensamiento, psicolingüística, y estudios de significado
no son abundantes. Sin embargo en las secciones anteriores ya han sido
citadas
algunas
investigaciones,
especialmente
sobre
probabilístico. Pese a esto se orientó la búsqueda de la
pensamiento
literatura,
considerando por un lado, investigaciones en el uso del Escalamiento
multidimensional, por otro lado se ha intentado reconocer investigaciones en
el reconocimiento de palabras, y finalmente se ha indagado sobre el uso
metodológico de la comparación de expertos y novatos. Esta búsqueda se
realizó empleando Psycolit, y Psicodoc, considerando los últimos 5 años.
Uso del Escalamiento multidimensional en la investigación psicológica:
El escalamiento multidimensional tiene diversos usos en la investigación
psicológica. En esta investigación interesa su uso en tres aspectos: como
técnica para el estudio exploratorio de las estructuras subyacentes a la
percepción de objetos, como criterio de comparación de grupos a fin de
verificar estructuras invariables y como modelo de análisis para el estudio del
significado y construcción de corpus teóricos. En muchas investigaciones
estos tres énfasis se dan simultáneamente, en otras son más importantes las
comparaciones y finalmente en otras son es más importante el estudio de las
estructuras latentes.
63
Con relación al énfasis en las comparaciones tenemos:
Martin (1990) estudia la percepción del delito desde la perspectiva de
los episodios sociales. Los objetivos más importantes de su investigación
fueron: a) aislar y comparar las dimensiones que subyacen a la percepción del
delito
en
tres
grupos
de
sujetos:
delincuentes
institucionalizados,
profesionales del sistema penal y grupo de personas no vinculadas al sistema
penal: y b) ver si existen diferencias en la percepción de tres de los tipos de
delitos establecidos en el código penal español. La muestra estuvo compuesta
por un total de 272 sujetos, todos ellos varones, procedentes de los tres
grupos en estudio. Las puntuaciones dadas por estos sujetos a 22 episodios
delictivos fueron sometidas a escalamiento multidimensional. Se obtuvo un
espacio multidimensional de cuatro dimensiones para cada uno de los grupos
y se constataron diferencias entre ellos. Las puntuaciones de los episodios en
cada dimensión permitieron discriminar de forma significativa entre los tres
tipos de delitos. Los resultados se discuten integrando la perspectiva de los
episodios sociales y la teoría de la atribución.
Varela, Sabucedo, Arce (1990) investigaron la percepción de la
conducta agresiva a través de un estudio taxonómico de las diferencias ínter e
intraculturales. Su principal objetivo es presentar una alternativa a las
tradicionales clasificaciones teóricas de la agresión e, incluso, a los estudios
taxonómicos empíricos más recientes. Usar estímulos no representativos,
ofrecer indicios sobre las dimensiones de juicios preseleccionados, etc. son
algunos de los inconvenientes que no permiten considerar a estas dimensiones
preceptúales de la agresión como fiables. En su trabajo se pretenden superar
estas y otras críticas con el fin de proporcionar las verdaderas dimensiones
que subyacen a la percepción social de los episodios agresivos cotidianos. El
escalamiento
multidimensional (modelo indscal) fue seleccionado como el
análisis mas apropiado para proponer una taxonomía empírica adecuada y
comprobar hasta que punto una misma taxonomía es compartida por
diferentes sub culturas universitaria y reclusa). El análisis de los datos les
permitió concluir acerca de la existencia de un dominio psicológico en 4
dimensiones para percibir un conjunto de estímulos agresivos, de la existencia
de ciertas diferencias entre ambas submuestras y, por último, de la
64
homogeneidad existente dentro de una misma muestra, independientemente
de algunas variables de personalidad previamente seleccionadas.
Rodríguez, Sabucedo, Arce (1991) pretenden descubrir la estructura
subyacente a la percepción que los sujetos gallegos tienen de diferentes
estereotipos regionales y nacionales (i.e. andaluces, castellanos, vascos,
europeos, españoles, catalanes y gallegos). Este objetivo es contemplado desde
un modelo de distancia espacial, el escalamiento multidimensional, que les
permite estudiar la distancia psicológica entre los diferentes grupos, en la
configuración espacial ofrecida por el modelo. Los resultados apuntan a una
doble dimensionalidad: competencia personal y valores sociales, a la hora de
valorar a los diferentes estereotipos. Además esta dimensionalidad se
mantiene a través de las distintas submuestras utilizadas: orientación política
de derecha vs. de izquierda, universitarios - no universitarios, hombresmujeres, dando cuenta de la estabilidad de los estereotipos, y de la dimensión
social de los mismos.
Con relación al énfasis en las estructuras subyacentes tenemos las siguientes
investigaciones:
Varela, Olea, San Martín (1991) plantean una hipótesis exploratoria
sobre el tipo de constructo que forman los criterios de evaluación de productos
creativos. 96 diseños, resultados de tareas de pensamiento inventivo, fueron
escalados unidimensionalmente (método de intervalos sucesivos) respecto a 8
criterios de creatividad. Se analizaron varios análisis factoriales (pc, pfa, ml)
sobre la matriz
de correlaciones entre criterios y un escalamiento
multidimensional (alscal) sobre la matriz de disimilaridades entre diseños.
Ambos
análisis
revelan
dos
dimensiones
de
evaluación
relativamente
independientes, una relacionada con la originalidad de los diseños (incluyendo
además
los
criterios
adicionales
de
transformacionalidad,
elaboración,
germinalidad y creatividad no definida) y otra relacionada con su eficacia (y
que incluye también los criterios de utilidad y parsimonia).
Breña, Arce y Sabucedo (1992) estudiaron que dimensiones cognitivas
subyacen a la percepción del ámbito político. Para ello, se utilizaron juicios de
65
proximidad entre pares de estímulos políticos, de marcada relevancia social.
Mediante el mecanismo correspondiente a la técnica
del escalamiento
multidimensional, se retuvieron tres dimensiones, que fueron interpretadas
como evaluación de estímulos políticos, actitud hacia la política, e interés por
el ámbito político. La estabilidad de tales dimensiones resulto ser alta.
Padula, Coonoley e Garbin (1998) investigaron la mayoría de
dimensiones que afectan la aceptabilidad de las intervenciones de consejería
individual desde la perspectiva de los clientes potenciales y compararon los
resultados
con
dimensiones
postuladas
por
los
modelos
teóricos
de
tratamiento de la aceptabilidad. Los datos fueron coleccionados de 241
estudiantes universitarios quienes respondieron a un ordenamiento de
intervenciones de consejería individual en la base de sus similaridades. El
escalamiento multidimensional revela 4 dimensiones subyacentes a la
aceptabilidad de las intervenciones de consejería individual: el tipo de
actividad requerida por la intervención, la relación consejero-cliente, la
dificultad de la intervención, y el ajuste de la intervención a los problemas.
Bijmolt, Desarbo e Wedel (1998) introducen un procedimiento de
escalamiento multidimensional que ensaya una representación espacial de los
estímulos no confundidos por el efecto de los grados de familiaridad de los
sujetos con esos estímulos. El modelo propuesto asume que los estímulos no
familiares producen una tendencia para un sujeto a acomodar sus juicios de
disimilaridad hacia un valor de referencia en la escala de respuesta. Los datos
de entrada para ejecutar esos análisis son el grado de familiaridad del
estímulo junto con los juicios de disimilaridad para todos los pares de
estímulos. En un estudio de monte carlo, la extensión para el cual el
procedimiento
recupera
parámetros
conocidos
fue
investigada.
Adicionalmente, se proporciona aplicaciones empíricas del modelo para
estudios de posicionamiento de revistas y bancos en los países bajos se
proporciona.
Con relación al énfasis en el estudio del significado y corpus teórico tenemos
la investigación de Tous e Ferrando (1991). Ellos presentan una aplicación del
escalamiento multidimensional (emd) no métrico al análisis del diferencial
66
semántico propuesto por Osgood como medida del significado. El EMD se
plantea como una alternativa a la representación configuracional y al análisis
de coordenadas principales (acp). En los tres casos se obtienen soluciones
muy similares. Sin embargo, el emd tiene sobre el acp la ventaja de que no
requiere una buena estructura métrica en la matriz de proximidades, por lo
que, dadas las características de la escala de diferencial semántico, se
presenta como una solución mas apropiada y más generalizable.
Desarrollo de habilidades de reconocimiento de palabras y uso del MDS
para su estudio
Domínguez y Cuetos (1992) en la investigación “Desarrollo de las habilidades
de reconocimiento de palabras en niños con distinta competencia lectora”
intentan comprobar si el modelo dual de lectura, postulado para los idiomas
opacos, es aplicable a un sistema transparente como el castellano, y si es así,
cual de los dos procedimientos de lectura (léxico y fonológico) es el responsable
de las diferencias entre buenos y malos lectores y entre los principiantes y los
maduros. Para ello se realizo un experimento de decisión léxica con 40 niños
de distintos niveles de e.g.b. clasificados como buenos y malos lectores. El
comportamiento de las variables lexicalidad, frecuencia y longitud apunta a la
utilización del modelo de doble ruta.
Por otra parte, la causa de las
dificultades de los malos lectores parece situarse en el procedimiento de
descomposición grafémico-fonológico.
Con relación al uso del escalamiento multidimensional para el estudio del
reconocimiento de palabras tenemos las siguientes investigaciones:
Tekman
(1998)
realizó
una
investigación
en
la
que
24
estudiantes
universitarios evaluaron cuán bien les agrada 38 extractos cortos de música
del oeste y también juzgaron cuan bien cada extracto puede ser descrito por
23 adjetivos. Cuán bien un extracto fue de desagrado estuvo negativamente
correlacionado con el uso de los adjetivos “desagradable”, “complejo”, “tirante”,
y “disonante”. El uso de los adjetivos “melódico”, “ameno”, “sentimental” y
67
“familiar” fue positivamente relacionado con cuán bien un extracto fue del
agrado.
Las correlaciones entre los juicios de preferencia de diferentes extractos fueron
tomados como una medida de similaridad entre los extractos. Esta medida de
disimilaridad fue utilizada en un análisis de escalamiento multidimensional
con el propósito de identificar la dimensión que puede determinar las
preferencias por la música. En el espacio generado de seis dimensiones (el
valor de stress fue .255) las coordenadas en tres de las dimensiones pueden
ser predichas, en parte, por el uso de adjetivos “sentimental”, “ligero”, y una
combinación de “estridente”, “tranquilizador” y “triste”, respectivamente. De
esta
manera,
algunos
indicios para los factores subyacentes de
las
preferencias musicales fueron obtenidos. Este método puede ser desarrollado
con una mayor selección cuidadosa de extractos y más evaluaciones
detalladas de sus cualidades.
Galati e Sini (1998) estudiaron la estructura semántica del léxico
emocional en los adultos franceses (estudiantes universitarios). 143 términos
emocionales se seleccionaron de un diccionario francés. Su disimilaridad fue
analizada con procedimientos de escalamiento multidimensional, cada uno
involucrando 30 sujetos: (1) la comparación de todos los términos con 3
términos de referencia, (2) juicios acerca de la disimilaridad recíproca entre 32
de los ítems, y (3) distribución consecutiva de los mismo 32 términos en
grupos de 4, 7, 10 y 13 usando un criterio de similaridad. (Resúmenes en
inglés, español, portugués, italiano y alemán)
Reconocimiento de textos entre expertos y novatos
En el campo de la comprensión y el aprendizaje de textos, son muchos los
trabajos sobre las diferencias entre los lectores de distintos niveles de edad y
de habilidad lectora que muestran que los lectores que usan estrategias de
comprensión y que supervisan y regulan su lectura alcanzan una comprensión
mayor de los textos que los lectores que no llevan a cabo ese procesamiento
estratégico del texto (véase por ejemplo, Baker y Brown, 1984; Gardner, 1987;
Baker, 1989; Mateos, 1991). También en el campo del aprendizaje y solución
68
de problemas de dominios específicos, son numerosos los estudios que
muestran que los estudiantes más competentes aplican en mayor medida y
más efectivamente que los malos estudiantes estrategias de autorregulación
(por ejemplo, Lawson y Chinnapan, 1994; Chinnapan y Lawson, 1996, en el
dominio de la geometría; Pirolli y Recker, 1994; Bielaczyc, Pirolli y Brown,
1995, en el dominio de la programación, Chi y colaboradores, 1988, 1989, en
los dominios de la física y la biología). Por ejemplo en uno de los trabajos de
Chi y colaboradores (1989), el análisis de los protocolos verbales de un grupo
de estudiantes universitarios, recogidos durante el estudio de ejemplos
resueltos de problemas de mecánica, puso de manifiesto que los estudiantes
que después de la fase de estudio resolvieron un mayor número de problemas
correctamente fueron más conscientes de sus fallos de comprensión y
generaron un mayor número de autoexplicaciones para elaborar el contenido
de aquellas partes del material de estudio donde encontraron más dificultades.
Aprendizaje de distintos tipos de información entre expertos y novatos
Las investigaciones de comparación entre expertos y novatos se han
dado sobre la base de los procesos cognitivos asociados al aprendizaje,
especialmente en los aspectos lógicos formales estudiados por Piaget como el
razonamiento y la solución de problemas. En la revisión se ha encontrado que:
Postigo e Pozo (1996) en la investigación “Codificación de mapas
geográficos: diferencias entre expertos y novatos en el aprendizaje de distintos
tipos de información” analizan la modificación implicada en el aprendizaje de
un mapa geográfico. Ellos indujeron a distintos grupos de sujetos un estudio
diferencial del mapa a través de diversas instrucciones (verbal, espacial,
recorrido y grupo control) basadas en la información presente en un mapa que
implicaban la realización de distintas tareas que suponían a su vez diversos
grados de elaboración del aprendizaje. Estudiaron también la influencia de su
desarrollo cognitivo y su pericia en geografía utilizando una muestra de 300
sujetos dividida en cinco grupos: tres grupos de adolescentes y dos grupos de
universitarios de psicología y geografía. Los resultados muestran un predominio
de la codificación verbal en el estudio del mapa. Se produce una mayor eficacia
de las distintas instrucciones (verbal, espacial y recorrido) frente al grupo
69
control, aunque no existen diferencias significativas entre las mismas.
Finalmente detectaron una mejora en el rendimiento a medida que aumenta la
edad e instrucción de los sujetos aunque difiere según el tipo de información
implicada (información explícita, implícita y conceptual) en el aprendizaje del
mapa, especialmente en el grupo de geógrafos.
Carretero, López, Pozo et al (1992) presentan en el artículo, la línea de
investigación sobre psicología de la instrucción desarrollada en la universidad
autónoma de Madrid. Esta línea se ha originado, en términos generales, a
partir de los problemas que tenía planteados la teoría de Piaget entorno al
estudio de las operaciones formales. El intento de explicar los resultados
anteriores llevó a considerar fundamental el estudio del contenido en las
tareas con estructura lógica y en el razonamiento en general. Los trabajos
dentro de esta línea se han visto influidos por los estudios realizados sobre
expertos y novatos en áreas de conocimiento específicas y los realizados sobre
concepciones
previas
o
erróneas
(misconceptions).
Concretamente
se
presentan dos investigaciones específicas. Una sobre las ideas de los alumnos
adolescentes en química y otra sobre la comprensión de textos y las variables
que influyen en el. En resumen, puede considerarse que hemos pasado de
unas
preocupaciones
mas
centradas
en
los
procesos
cognitivos
de
razonamiento a otras que tiene mas en cuenta la importancia del conocimiento
especifico y por tanto las variables instruccionales.
Sanz, Pozo, Pérez y Gómez (1996) en la investigación “El razonamiento
proporcional en expertos y novatos: el efecto del contenido” analiza los efectos
de algunas de las variables mas relevantes que influyen en las reglas
empleadas por sujetos con diferente nivel instruccional en la solución de
tareas proporcionales... la muestra utilizada estaba formada por cuatro grupos
de adolescentes de octavo de EGB, segundo de BUP, COU letras y COU
ciencias. Además había tres grupos de adultos universitarios en sus tres
últimos años de carrera, psicólogos, químicos y matemáticos. Los resultados
muestran un efecto principal de la dificultad computacional del ítem, concepto
implicado y nivel de instrucción de los sujetos. Sin embargo, los efectos del
contenido y formato de la tarea solo son significativos para grupos e ítems
70
específicos. Además, los sujetos con mayor nivel de instrucción emplean reglas
diferentes dependiendo de las demandas específicas de la tarea.
1.3 DEFINICIONES OPERACIONALES
1. Lingüística
Para Escarpenter (1997) la lingüística es la ciencia que estudia el lenguaje
entendido como facultad humana de comunicación, específicamente verbal
(manifestación oral y escrita). Agrega que “El lenguaje verbal, está formado por
la relación de signos lingüísticos que constituyen la lengua sujeta a un
espacio, un tiempo y una sustancia, estas tres condiciones son fundamentales
en la vida del lenguaje, y son las que originan la variedad de lenguas. Además
es el instrumento mediante el cual el hombre percibe el mundo y se socializa.”
(p. 26).
2. Determinantes indefinidos
Los determinantes son las palabras formadas por morfemas libres que,
necesariamente, preceden al nombre en la estructura profunda de la oración
cualquiera que sea la función que desempeña ese nombre.
Los determinantes indefinidos se anteponen a un nombre para señalar que se
desconoce su cantidad exacta o su naturaleza.
3. Cuantificadores
Los cuantificadores desde la visión educacional se refieren a una clase
particular de determinantes indefinidos y adverbios de cantidad. Aquellos
relacionados con cantidades: unos, varios, pocos, abundantes, muchos,
bastantes, demasiados, algunos, todos y tantos. Sin embargo puede agregarse
a esa lista “ningunos” y “suficientes”.
4. Competencia y actuación lingüística
La competencia desde una perspectiva lingüística, para Escarpenter (1997) es
el conocimiento que tiene de su idioma y que le permite construir y entender
71
mensajes. La actuación es el uso que en determinada circunstancia realiza de
su competencia.
5. Lenguaje de la incertidumbre
Se refiere al las palabras abstractas de las que hacemos uso para referirnos a
los fenómenos de incertidumbre, aunque de un solo significado presentan
graduaciones basadas en las interpretaciones subjetivas de quienes las usan.
En el uso de este lenguaje existen límites que no dependen de la capacidad del
sujeto sino que dependen de la realidad misma. (La incertidumbre es una
propiedad de la realidad que impone restricciones en el razonamiento humano
que son independientes de nuestra capacidad).
6. Estructura
Una definición simple de estructura es que es una disposición, ordenación de
relaciones y conexiones entre las partes de un conjunto. Spranger le dio
significado de ley de construcción del mundo psíquico. La estructura
determina, con sus factores dinámicos, el modo y la magnitud de las
funciones. En la Gestalt, la estructura de las vivencias es construcción,
ordenación y articulación simultáneas o en sucesión temporal. Es en ese
sentido que lo tomaremos aquí. Dorsch (1992).
7. Estructura subyacente
Es la estructura de una tarea que no es explícita. Específicamente aquí se
refiere a la configuración espacial de las distancias de los cuantificadores en
un número determinado de dimensiones o criterios de clasificación obtenida
del análisis de escalamiento multidimensional. Es una categoría diferente de
la estructura profunda de la Lingüística pues esta se refiere a la competencia
lingüística y en nuestro caso nos referimos a los juicios de disimilaridad sobre
la semejanza de los cuantificadores.
8. Función
Una definición simple de función es que es una actividad, especialmente que
se orienta a una finalidad determinada. Es el trabajo que se realiza,
principalmente el destinado a una determinada tarea. En un sentido psíquico
está determinada por la estructura. Dorsch (1992)
72
9. Patrones de respuesta
Es una función categorizada basada en las respuestas de una tarea.
Específicamente aquí se refiere a los patrones que se identifican en los juicios
de disimilaridad sobre la semejanza de los cuantificadores. Los patrones o
pattern (ing.) son modelos, tipos, ordenación o disposición que se observa en
los juicios de los sujetos.
10. Juicios de disimilaridad
Es una estrategia perceptual y cognitiva no necesariamente explícita ni estable
sobre una tarea de evaluación de la semejanza (desemejanza) entre objetos
bajo un determinado procedimiento.
11. Reflexión sobre la lengua
Reflexión y análisis sobre el funcionamiento lingüístico tales como la
gramática, el vocabulario y la ortografía. Por una cuestión de formación y de
exposición, los profesionales tienen diferente reflexión sobre la lengua que los
escolares.
12. Novato
Persona nueva o principiante de cualquier facultad, materia o actividad.
Operacionalmente se define como los escolares de nivel secundario.
13. Experto
Persona entendida en una actividad que le es propia. Persona que tiene
especial conocimiento de una materia. Operacionalmente se define como los
profesionales con grado de Maestría en las áreas de Lingüística-Literatura,
Matemática-Estadística, Psicología y Educación.
14. Escalamiento multidimensional
El escalamiento multidimensional (MDS) se diseña para analizar la “distancia”
de los datos llamada data de disimilaridad, o data que indica el grado de
disimilaridad (o similaridad) de un conjunto de objetos dos a dos.
73
MDS analiza los datos disimilares de una manera que presenta la estructura
de la “distancia” de los datos como una figura geométrica o estructura
subyacente. Las distancias pueden obtenerse bajo diferentes procedimientos
que involucran juicios de disimilaridad o similaridad sobre la “distancia” entre
objetos.
15. Datos de disimilaridad
Los datos, que son llamados similares, disimilares, distancias o proximidades,
deben reflejar la cantidad de (dis) similaridad entre pares de objetos. Se usa el
término disimilaridad genéricamente para referirse tanto a la similaridad como
a la disimilaridad. Un número grande puede indicar disimilaridad o
similaridad, dependiendo del procedimiento empleado.
Puede tenerse una o más matrices de datos de disimilaridad de una pareja de
objetos o eventos.
16. El escalamiento de sujeto único
Es un método de escalamiento multidimensional que se basa en el análisis de
una data o matriz de disimilaridad. Es un método que no incorpora las
diferencias individuales porque se basa en la matriz de un solo sujeto. El
sistema SPSS para Windows tiene implementado un algoritmo de escalamiento
multidimensional que se denomina ALSCAL.
17. Escalamiento de Diferencias Individuales
Es un método de escalamiento multidimensional que se basa en el análisis de
más de una data o matriz de disimilaridad. Son métodos que incorporan las
diferencias individuales porque son cada matriz corresponde a diversos
sujetos. Dos son los métodos que se tiene para incorporar las diferencias
individuales. El método de “análisis de puntos de vista” y el método de Indscal
18. Método de análisis de puntos de vista o modelo con replicación
Este método fue introducido por Tucker y Messick (1963). En este método se
calculan las ínter correlaciones entre los sujetos, a partir de las similaridades
que atribuyen a los objetos. Después de factorizar y rotar la matriz de
correlaciones,
se
obtienen
“sujetos
74
idealizados”,
que
corresponden
a
agrupaciones de sujetos. Las similaridades para cada “sujeto idealizado” son
los promedios de las similaridades de los sujetos que forman el grupo. Las
matrices de disimilaridad para tales “sujetos idealizados” son entonces
sometidas, independientemente, a un MDS. El principal inconveniente de este
análisis reside en que apenas es más potente que realizar un MDS a cada
sujeto por separado.
19. INDSCAL
Es un método de análisis del escalamiento multidimensional para múltiples
matrices de disimilaridad. Es un método de análisis desagregado, que asume
que todos los individuos comparten un espacio común (solución agregada),
pero que individualmente “pesan” diferente sobre las múltiples dimensiones
de la estructura subyacente, incluyendo peso cero cuando ignoran totalmente
una dimensión. INDSCAL deriva el espacio perceptual compartido por todos
los individuos como cualquier otro método. Sin embargo, los individuos son
también representados en un grupo especial del mapa espacial, en adición al
espacio de grupo derivado. Aquí la posición es determinada por los pesos de
los respondientes en cada dimensión. Los respondientes posicionados
cercanamente juntos emplean una combinación similar de las dimensiones del
espacio común. Además la distancia de los individuos del origen es una
medida aproximada de la proporción de varianza para cada participante
encontrada por la solución.
Así una posición más lejana del origen indica una mejor estimación. Estar en
el origen significa que la estructura subyacente “no ajusta” por lo que todos
sus pesos son cero. Si dos o más participantes o grupos de participantes están
en el origen, se necesitan espacios de grupos separados para configurar lo
espacios de cada uno de ellos.
75
CAPÍTULO II
PLANTEAMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN
2.1 PROBLEMA A INVESTIGAR
Sobre la base de la revisión de literatura y la revisión temática
presentada en el capítulo 1, se puede establecer un conjunto de precisiones
relevantes sobre el estudio de los cuantificadores.
El uso de los cuantificadores es una parte del lenguaje con la que se expresa la
incertidumbre. Cuando las personas se refieren en el lenguaje a cantidades no
definidas emplean cuantificadores como algunos, pocos, muchos, bastantes,
etc. Estas palabras forma parte del lenguaje de incertidumbre que es parte del
razonamiento probabilísitco.
Sin embargo el aprendizaje de los cuantificadores es desconocido. Si bien este
aprendizaje ha sido incorporado recientemente a la educación formal (a la
76
escuela) una gran mayoría de a población maneja estos conceptos en sus
actividades cotidianas sin identificar los procesos psicológicos que utiliza en
dicho aprendizaje.
Una evaluación de los cuantificadores se sitúa, por ahora, dentro de la
identificación de procesos superiores rudimentarios. Los cuantificadores como
conceptos se han formado como internalizaciones de actividades socialmente
organizadas que son dependientes del contexto, no reguladas voluntariamente
ni realizadas conscientemente.
El manejo de los cuantificadores en tanto palabras, o mejor aún de su
significado son evidencia de procesos psicológicos internalizados que no son
los mismos siempre y que corresponden a un desarrollo evolutivo que no
conocemos.
Por lo tanto es importanto situar el estudio de los cuantificadores dentro del
estudio del significado. Una estrategia para dicho estudio son los juicios de
similaridad entre ese conjunto de cuantificadores.
Los juicios de disimilaridad son una estrategia para evaluar las estructuras o
dimensiones subyacentes a las percepciones de los evaluados sobre los objetos
de interés en las investigaciones. Estas dimensiones subyacentes pueden ser
vistas como el estudio del significado, taxonomía empírica, distancia psicológica,
etc., entre los objetos de interés en las investigaciones.
Este enfoque es utilizado para estudiar grupos distintos según su condición de
escolaridad, pericia, compromiso, etc. sobre los objetos de interés. En el estudio
entre grupos generalmente se busca descubrir si las estructuras subyacentes
son invariantes o no entre ellos.
La aplicación de este enfoque al estudio de las palabras pone en evidencia que
las dimensiones explicatorias constituyen una manera de “representar” la
“estructura subyacente” de los juicios de disimilaridad. En particular, cuando
las palabras son cuantificadores, consideramos que la estructura subyacente
está relacionada con la actuación o desempeño. En el sentido de que las
77
estrategias y procedimientos no explícitos utilizados para emitir juicios de
disimilaridad dependerán del grado de actuación (reflexión metacognitiva sobre
los cuantificadores), y pueden manifestarse en patrones de respuesta diferentes.
Así la tarea de emitir juicios sobre la disimilaridad de los cuantificadores por
ejemplo, por simple que sea, está alejada, aislada, y es extrínseco a los
intereses de los sujetos. Más este tipo de tarea provoca exigencias cognitivas
de una clase muy especial pues los cuantificadores son palabras abstractas no
ancladas.
¿Organizan las personas los cuantificadores en una estructura mental que es
invariante?. ¿Esta estructura es invariante a la condición de reflexión sobre la
lengua? . Así, ¿en qué medida los que tiene mayor desarrollo linguistico
(expertos) tienen una estructura subyacente diferente de grupos con menor
desarrollo linguistico (novatos)?. El desarrollo linguistico o pericia esta
mediado por el dominio académico o profesional de las personas. Así por
ejemplo, se puede formular: ¿las personas que son especialistas en
Matemática o en Lingüistica tiene una estructura subyacente completamente
diferente?
En el caso de las personas de menor desarrollo lingüístico o menor pericia en
la reflexion sobre la lengua, (novatos): ¿Es la socialización un factor
verdaderamente determinante en la estructuración del mapa perceptual donde
se organizan los cuantificadores?. Así por ejemplo,
¿la edad, o el nivel
socioeconómico, o por último el sexo son determinantes para que la estructura
que subyace en la organización de los cuantificadores sea diferente?
Desde
esta
perspectiva
se
está
interesado
en
identificar
como
los
cuantificadores son reconocidos en diferentes grupos atendiendo a su
diferente reflexión sobre la lengua, a su especialización profesional y a
diferentes aspectos de su socialización como son el nivel socioeconómico, sexo
y grado educativo.
78
En este trabajo se propone evaluar la tarea de emitir juicios de disimilaridad
sobre 12 cuantificadores de la lengua española basada en el uso de una escala
de desemejanza de 7 puntos presentando en rotación estándar
los 66 pares
posibles que pueden formarse con estas palabras. Esta tarea es evaluada en
diferentes grupos atendiendo a su diferente reflexión sobre la lengua. Se
considera expertos grupos de profesionales con grados avanzados y novatos a
escolares de nivel secundario.
En este contexto se puede resumir los siguientes problemas a ser investigados :
¿Es posible establecer una estructura subyacente, explicatoria y común
o invariante de la configuración dimensional de los juicios de disimilaridad
sobre los cuantificadores, entre grupos de expertos y novatos?
¿Los patrones de respuesta en los juicios de disimilaridad sobre la
semejanza de los cuantificadores están en relación a la pericia (entre expertos y
novatos), al domino académico (entre expertos) y al grado escolar, sexo y nivel
socioeconómico (entre novatos)
Las preguntas formuladas indican que se está estudiando los juicios sobre la
disimilaridad de los cuantificadores desde dos enfoques: Como competencia
(estructura) tal y como se formula en la primera pregunta de investigación y
como desempeño (función) en la segunda pregunta. Es una estructura en
tanto estamos interesados en reconocer lo invariante sobre estos juicios, en
descubrir una capacidad cognitiva general jerárquicamente organizada que se
manifiesta en una configuración general común sobre las disimilaridades o
distancias de los cuantificadores seleccionados. Es un desempeño pues los
patrones que se observen en los juicios de disimilaridad pueden expresar
secuencias de acción organizadas hacia la resolución de la tarea de juzgar
conjuntamente las distancias entre los cuantificadores sin tener en ello una
estructura jerárquica predeterminada.
Por lo tanto el enfoque de análisis de la tarea se hará de dos maneras, como
estudio de la estructura subyacente a los juicios de disimilaridad y como estudio
de los patrones de respuesta en dichos juicios.
79
2.1.1 Objetivos de la investigación
Objetivos Generales
Los objetivos que se desprenden de las preguntas formuladas anteriormente
son:
I.
Evaluar las estructuras subyacentes a los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español e su invarianza entre y dentro de grupos de
expertos y novatos identificando las dimensiones del mapa perceptual
de los cuantificadores.
II.
Evaluar si la condición de pericia, la profesionalización o dominio
académico, e las condiciones socio demográficas (grado escolar, nivel
socioeconómico y sexo, y sus interacciones) explican las diferencias en los
patrones de respuesta entre e dentro grupos de expertos y novatos.
Objetivos Específicos
1. Evaluar las estructuras subyacentes a los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español entre y dentro de grupos de expertos y
novatos a través del escalamiento multidimensional identificando las
dimensiones del mapa perceptual de los cuantificadores.
2. Evaluar la invarianza entre las estructuras subyacentes entre y dentro de
grupos de expertos y novatos a fin de establecer una competencia
explicatoria en los juicios de disimilaridad sobre la semejanza entre los
cuantificadores del español.
3. Establecer los patrones de respuesta de los juicios de disimilaridad sobre
los pares de cuantificadores en relación al escalamiento no-semejanza semejanza de los diversos grupos de expertos y novatos.
80
4. Evaluar si la condición de pericia sobre la reflexión de la lengua explica
las diferencias en los patrones de respuesta entre grupos de expertos y
novatos.
5. Evaluar si la profesionalización o dominio académico explica las
diferencias de los patrones de respuesta en relación al dominio académico
entre grupos de expertos.
6. Evaluar si grado escolar, nivel socioeconómico y sexo, y sus interacciones
explica las diferencias en el patrón de respuesta entre grupos de novatos.
7. Establer un perfil de patrones de respuesta para la conformación de
grupos de novatos.
2.1.2 Hipótesis de investigación
Cómo se ha identificado, en esta investigación hay dos enfoques de estudio: el
estudio de la estructura subyacente a los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español y el estudio de los patrones de respuesta en la
emisión de dichos juicios. En el primer enfoque no se establecieron hipótesis y
en el segundo sí.
No se estableció hipótesis en el primer enfoque
pues la investigación es
exploratoria y se procura la elaboración de un corpus teórico sobre los
hallazgos encontrados a fin de hipotetizar posibles explicaciones. En este
enfoque la investigación no trata del estudio de una o más variables bien
definidas sobre una muestra representativa. Trata del estudio de los juicios
de disimilaridad de diferentes grupos para construir un modelo sobre un
sustantivo dominio particular del lenguaje de la incertidumbre.
Con respecto al segundo enfoque basado en los patrones de respuesta de los
juicios de disimilaridad se plantea las siguientes hipótesis:
81
H1:
Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta entre
expertos y novatos.
H2: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta entre
los
grupos de expertos.
H3: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta entre
varones y mujeres dentro del grupo de novatos. Existe efecto del sexo
sobre los patrones de respuesta dentro del grupo de novatos.
H4: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta entre los
niveles socioeconómicos: alto, medio y bajo dentro del grupo de novatos.
Existe efecto del nivel socioeconómico sobre los patrones de respuesta
dentro del grupo de novatos.
H5: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta entre los
grados escolares 2do y 4to dentro del grupo de novatos. Existe efecto del
grado escolar sobre los patrones de respuesta dentro del grupo de novatos.
H6: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta medios
según la interacción entre grado escolar y nivel socioeconómico dentro del
grupo de novatos. Existe efecto de la interacción de grado escolar y nivel
socioeconómico sobre los patrones de respuesta dentro del grupo de
novatos.
H7: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta según la
interacción entre grado escolar y sexo dentro del grupo de novatos. Existe
efecto de la interacción de grado escolar y sexo sobre los patrones de
respuesta dentro del grupo de novatos.
H6: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta según la
interacción entre nivel socioeconómico y sexo dentro del grupo de novatos.
Existe efecto de la interacción de nivel socioeconómico y sexo sobre los
patrones de respuesta dentro del grupo de novatos.
82
H8: Existen diferencias significativas en los patrones de respuesta según la
interacción entre grado escolar, nivel socioeconómico y sexo dentro del
grupo de novatos. Existe efecto de la interacción de grado escolar, nivel
socioeconómico y sexo sobre los patrones de respuesta dentro del grupo de
novatos.
2.2 IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN
Este estudio se considera relevante porque permite el uso de una técnica
estadística de muchas posibilidades en el estudio del escalamiento de objetos:
el escalamiento multidimensional (MDS). Como se ha mostrado en la revisión
de literatura, el uso del MDS es apropiado para el estudio de juicios, actitudes
y percepciones de índole psicosocial y en general de juicios de disimilaridad
sobre aspectos muy variados relacionados con la ciencia.
Por otro lado la investigación es útil pporque muestra la relación entre la
pericia y el juicio de disimilaridad sometiendo a análisis diferentes grupos
escolares y profesionales. De esta manera la investigación recoge la
perspectiva de las nuevas propuestas de la psicología educativa aplicada en la
actual reforma educacional, el estudio de la pericia en el desarrollo de tareas
cognitivas.
Otro aspecto importante es el que permite caracterizar y distinguir los
conceptos de estructura y función, competencia y actuación, escalamiento de
objetos y sujetos al ofrecer un análisis de los datos desde dos perspectivas
distintas pero complementarias.
Este estudio forma parte de las investigaciones relacionadas con la
probabilidad subjetiva y el estudio de los aspectos lingüísticos de la
incertidumbre desde una perspectiva psicológica. De esta manera se
introduce nuevas áreas temáticas para la investigación psicológica.
Además el trabajo permite caracterizar los patrones de respuesta de diversos
grupos evaluados distinguiendo si estos difieren en función a diversas
83
condiciones
de
reflexión
sobre
la
lengua,
a
diferentes
condiciones
sociodemográficas dentro de un mismo grupo y a diferente especialización
profesional. Esta información será de utilidad para conocer las características
del desempeño lingüístico sobre palabras del lenguaje de la incertidumbre.
Finalmente,
dado
que
los
cuantificadores
utilizados
son
ampliamente
empleados en diversas pruebas psicométricas como modelo de escalamiento,
especialmente para indicar frecuencias de síntomas, el conocimiento de las
“distancias” entre estas palabras será útil para definir adecuadamente el
modelo de escalamiento apropiado. Generalmente se asume un nivel ordinal
entre las palabras pero a la hora de formar los puntajes se suman los
escalamientos de las preguntas y se trabaja con ellos asumiendo una medición
de intervalo.
2.3 ALCANCES Y LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN
En relación al estudio de la estructura subyacente en los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores el escalamiento multidimensional se
acomoda a las características de esta investigación. Los participantes dan sus
percepciones completas sobre los cuantificadores sin detallar o hacer
explícitos
los
atributos
que
son
empleados
en
esta
evaluación
y
adicionalmente, cada participante da una completa evaluación de las (dis)
similaridades entre los cuantificadores.
De esta manera esta investigación es constructiva pues se postulará una
hipótesis que explica las percepciones de los participantes sobre la
desemejanza de los cuantificadores y los mapas preceptúales pueden
desarrollarse sobre cada individuo pero también sobre grupos de individuos.
Esto se acomoda a los estudios que como este enfatizan las estrategias de
expertos y novatos en la resolución de tareas.
Sin embargo, si bien es cierto se presenta un objetivo básico, estudiar las
estructura subyacente a los cuantificadores que sea invariante entre
84
diferentes grupos de expertos y novatos, este objetivo no se presenta
explícitamente a los participantes. Se tiene dificultades para identificar las
dimensiones básicas con las cuales
los
participantes
establecen
sus
percepciones. De esta manera, el escalamiento multidimensional da un
método indirecto para establecer los procesos y funciones psicológicas
presentes en las percepciones sin explicar cuáles son.
Esta investigación
no
pretende dar pautas
para acciones específicas
relacionadas con el aprendizaje y la escuela. Lo que se aprende con esta
aproximación tiene propósitos heurísticos e hipotéticos de alcance limitado.
Para muchos propósitos prácticos esta aproximación puede ser considerada
como investigación básica.
Una limitación técnica del uso del escalamiento multidimensional es que las
medidas de ajuste del modelo no son satisfactorias desde el punto de vista
estadístico y las decisiones acerca de la solución final involucran juicios, del
investigador, sustanciales pero subjetivos. Los estadísticos y los programas de
computadora usan diferentes criterios como medidas de ajustes sin que éstos
criterios sean pruebas de ajuste en el sentido de prueba de hipótesis pues no
se parte de distribuciones muestrales basadas en un modelo probabilístico.
El estudio de los patrones de respuesta supone que el escalamiento empleado
para cada comparación de cuantificadores es un elemento (ítem) de un patrón
de respuestas. El análisis estadístico preliminar del comportamiento como
constructo de los patrones de respuesta así como su elaboración a partir de
las respuestas de semejanza de cada par de cuantificadores debe ser
justificado empíricamente. Esto se presenta en el anexo 3.
Este enfoque se acomoda a la investigación porque, las muestras empleadas
en este estudio se consideran representativas de los grupos considerados
según los criterios de inclusión y exclusión establecidos (no en un sentido
estadístico). Así se ha cuidado la validez externa y especialmente interna de
los resultados encontrados. Sin embargo en algunas muestras no se ha
manejado toda la variabilidad posible como pasa con las muestras por nivel
socioeconómico.
85
Una limitación del estudio es que no se consideró el tiempo que toma la tarea
de emitir juicios de disimilaridad sobre la semejanza de los cuantificadores.
Otra limitación es que no se recogió, en un formato estandarizado, las
inquietudes de los participantes y sus expectativas con relación a la tarea
encomendada.
86
CAPÍTULO III
METODO
3.1 CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN
Tipo de Investigación
La presente investigación plantea dos estudios: un estudio de los patrones de
respuesta y otro de la estructura subyacente en los juicios de disimilaridad de
12 cuantificadores de la lengua española.
Ambos estudios son exploratorios. Como Hernández, Fernández y Baptista
(1999) refieren, los estudios exploratorios se efectúan, normalmente, cuando el
objetivo es examinar un tema o problema de investigación poco estudiado o que
no ha sido abordado antes (p. 58). Este es el caso del estudio de
cuantificadores.
87
los
Por otro lado, ambos estudios constituyen una investigación no experimental o ex
post facto pues no se establecen relaciones causales entre variables que se
pueden manipular. Kerlinger (1979). En el caso del estudio de la estructura
subyacente se analiza más bien la configuración antes que la relación funcional
o causal entre las variables. En el caso del estudio de los patrones de respuesta
la variable construída empírcamente no es manipulable.
Que la investigación seja exploratoria e no experimental no impide que
esta sea explicativa. En el caso del estudio de lo patrones de respuesta se ha
considerado una “certificación estadística” para un conjunto de hipótesis
tentativas sobre posibles relaciones causales inéditas.
Método de Investigación
Para ambos estudios, el método básico empleado es el descriptivocomparativo, caracterizado por la recolección de la información de varias
muestras con respecto a un mismo fenómeno de interés para luego perfilar este
fenómeno sobre la base de la comparación de los datos recogidos, pudiendo
hacerse esta comparación de los datos generales o de una categoría de ellos
(Sánchez y Reyes 1,985). Es comparativo porque se han considerado diferentes
grupos de participantes e interesa las comparaciones entre ellos, pero es
descriptivo en tanto se está interesado en describir tales diferencias.
Diseño de la Investigación
El diseño utilizado en ambos estudios es transversal pues se recolectan
datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir
variables, y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado.
(Hernández, Fernández y Baptista, 1999. p. 186). La tarea de emitir juicios de
disimilaridad se hizo en una sola aplicación.
88
3.2 VARIABLES EN LA INVESTIGACIÓN
Variables a explicar
:
Para el caso del estudio de la estructura subyacente se estudia 12 variables, es
decir cada uno de los cuantificadores. Para el caso de los patrones de respuesta
se estudia una sola variable que además es inferida empíricamente.
En el estudio de la estructura subyacente las variables a explicar son: 12
cuantificadores del español: unos, varios, pocos, abundantes,
muchos,
bastantes, demasiados, algunos, todos, tantos, ningún y suficientes. Lo que
se pretende es establecer las coordenadas de cada cuantificador en un espacio
multidimensional a definir (Solución MDS). Para ello se usa el escalamiento
multidimensional de los juicios de similaridad de los cuantificadores.
Para el estudio de los patrones de respuesta, las variable estudiada es el patrón
de respuesta definido como el puntaje promedio de los juicios de disimilaridad de
cada uno de las 66 comparaciones entre los 12 cuantificadores. Este puntaje va
de 0 a 7 puntos. Donde 7 indica un patrón de respuesta con juicio más disímil, y
0 indica un patrón de respuesta con juicio más similar. La justificación de esta
varible construída empíricamente es presentada en el Anexo 3.
3.3 PARTICIPANTES
De acuerdo a los objetivos y al diseño de esta investigación, los estudios
propuestos
no
están
centrados
en
los
sujetos
sino
en
los
objetos
(cuantificadores). Los sujetos son apenas participantes. En esta investigación
no
se
pretende
que
los
grupos
evaluados
sean
“representativos”,
estadísticamente, de las poblaciones correspondientes pues no se pretende
generalizar
resultados
estadísticamente
válidos
sobre
una
población
determinada. Lo que se pretende en esta investigación es generalizar
resultados estadísticamente válidos sobre un dominio conceptual.
Se
ha
distinguido
los
participantes
como
expertos
y
novatos.
Operacionalmente se considera como novatos a distintos grupos escolares
89
evaluados, y expertos a distintos grupos profesionales considerados. El
propósito ha sido evaluar a participantes atendiendo a su diferente reflexión
sobre la lengua. En el caso de los expertos se ha considerado grupos de
diferente dominio académico (profesional), y en el caso de los novatos, se ha
considerado diferentes grupos en relación a los criterios de grado escolar, sexo y
nivel socioeconómico.
En todos los casos se ha considerado edades por encima de los 12 años
atendiendo la escala de desarrollo de Piaget que considera a esta edad como
límite inferior del nivel de pensamiento formal. Pero más áun, se ha elegido
participantes que han formado sus conceptos en relación a los cuantificadores
en una educación no formal, es decir, no através de la escuela. En lo que sigue
se detalla los criterios de inclusión y exclusión considerados para los diferentes
grupos.
Criterios para conformación de grupos de expertos:
Los criterios seguidos para definir los grupos de expertos son los siguientes:
Criterios de inclusión
-
Docentes universitarios, con grado académico mínimo de maestría que son
profesionales
de
Lengua
y
Literatura
(Lingüística),
Estadística
y
Matemática, Psicología, e Educación Superior, vinculados desde diversos
dominios académicos con el tema de los cuantificadores.
-
Edad entre 28 y 55 años donde se cuenta con experiencia docente en las
universidades y se está en un período emergente en el aspecto intelectual.
Se ha tomado estos criterios para garantizar la condición de expertos dentro
de su propia profesión. Todos los profesionales trabajan en universidades de
Lima. El grupo formado por profesionales en Lengua-Literatura, incluye
estudiantes de la Maestría en Lingüística de la UNMSM y docentes de
Literatura de la Casona de la UNMSM. El grupo formado por profesionales en
Estadística-Matemática, fue obtenido de la Sección de Ciencias de la PUCP,
incluye docentes con grado de Maestría y Doctorado. El grupo formado por
90
profesionales en Psicología, fue obtenido entre docentes de programas de
Maestría de Psicología de las universidades PUCP, UNMSM, UNIFE y URP. El
grupo formado por profesionales de Educación, fue obtenido de la Maestría en
Docencia Superior de la UNMSM.
Se ha elegido a profesionales de Lengua y Literatura por considerarlos como
aquellos con mayor reflexión sobre la lengua. Se ha elegido a los matemáticosestadísticos por considerarlos como un grupo familiarizado con el uso de los
cuantificadores. Se ha elegido a Educadores y Psicólogos, pues mientras los
primeros reflejan a diferentes profesionales interesados en la enseñanzaaprendizaje; los últimos son más bien profesionales ligados al estudio de
estructuras latentes y pensamiento.
Criterios de exclusión:
Relacionados con las características de la muestra
-
Fuera del rango de edad: Se ha exluído profesionales con post grado menor
de 28 y mayor de 55 años. Puede ocurrir “cortaedad” cuando la edad es
menor que la edad normativa y puede ocurrir “extraedad” cuando la edad
es mayor a la edad normativa.
-
Falta de datos: Se ha excluído cuestionarios sin datos de edad y profesión.
Relacionados con la respuesta psicológica
-
Respuesta omitida: Se considera cuestionarios con ausencia de más tres
juicios de disimilaridad. Este tipo de exclusión no se presentó.
-
Respuesta inválida: Se considera cuestionarios con presencia de más tres
doble juicio de disimilaridad (más de 3 doble marca). Este problema no se
presentó.
-
Respuesta azarosa: Se consideran cuestionarios que evidencian patrones
sistemáticos o respuesta azarosa (por ejemplo: escalamiento sistemático o
alternancia en el juicio de las disimilaridades). Estas respuestas denotan
poca colaboración del participante.
91
Considerando los criterios de inclusión y exclusión se obtuvo la distribución
mostrada en la tabla 3.
De 53 evaluados que se consideraron inicialmente, 8 fueron excluído por
“cortedad”, 1 por “cortedad” y por respuesta azarosa, 2 por “extraedad”, 3 por
falta de datos relativos a edad y 4 por respuesta azarosa.
Tabla 3.
Distribución de los protocolos según los criterios de exclusión relacionada con
su respuesta psicológica y sus características muestrales para el grupo de
Expertos
Relacionada con las características de la
muestra
Relacionada con la
Cortedad
Edad
Extraedad Sin dato Total
%
Normativa
respuesta psicológica
obtenida
Buena respuesta
8
35
2
3
Respuesta omitida
Respuesta azarosa
1
4
Respuesta inválida
Total
%
9
39
2
3
16,9%
73,6%
3,8%
5,7%
48
90,6%
0
0,0%
5
9,4%
0
0,0%
53
Como se muesta en la tabla 3, considerando los criterios de exclusión se
obtuvo una muestra de 35 participantes que representa un 66 %
de la
muestra inicial. Esta cantidad de participantes es ligeramente inferior de los
considerados según la edad normativa (74 %) pero mucho menor de los que
tuvieron buena respuesta (91 %). De esta manera fue más determinante al
92
momento de excluir los protocolos de los participantes el criterio relacionada
con las características muestrales, que el de la respuesta psicológica
La tabla 4 identifica los participantes excluídos considerando los grupos
profesionales (grupos 1 a 4). También identifica el número de participantes
final según sexo.
Tabla 4
Distribución de los grupos de expertos según criterio de inclusión e de
exclusión
Expertos
Muestra
Buena
Edad
Inicial respuesta Normativa
Muestra Mujer Varón
Final
Lengua-Literatura
9
7
7
5
1
4
Estadística-Matemática
7
7
6
6
1
5
Psicología
16
16
13
13
11
2
Educación Superior
21
18
13
11
5
6
Total
53
48
39
35
18
17
100
90,57%
73,58%
%
66,04% 51,4 % 49,6%
En todos los grupos profesionales se excluyeron participantes: cuatro
participantes del grupo de Lengua y Literatura, un participante en el grupo de
Estadística-Matemática, 3 participantes en Psicología, y 10 participantes
excluídos del grupo de Educación superior. La muestra final tiene un
porcentaje similar entre varones y mujeres, pero en Lengua-Literatura y
Estadística-Matemática prevalecen los varones, y en Psicología prevalecen
mujeres. En el grupo de educación superior varones y mujeres son similares.
93
Criterios para conformación de grupos de novatos:
Los criterios que se ha seguido para definir los grupos de novatos son los
siguientes:
Criterios de inclusión
-
Grupos escolares de nivel secundario de 2do grado y 4to grado que
pertenecen a escuelas mixtas de educación básica regular, clasificables en
diferentes niveles socioeconómicos no extremos: B, C, y D.
-
Edad mayor de 12 años, edad correspondiente al período de desarrollo de
las operaciones formales donde se alacanza la noción de probabilidad
según Piaget. Este grupo no se ha formado dentro del actual proceso de
implementación de la estructura curricular.
Con base a los criterios de grado escolar (2do e 4to), nivel socioeconómicos (B,
C e D) y sexo del alumno se ha conformado 12 grupos escolares. Seis grupos
de 2do grado e 6 de 4to grado. En cada grado se ha conformado 2 grupos por
cada nivel socioeconómico y dentro de cada nivel socioeconómico y grado se
conformó un grupo de varones y otro de mujeres.
Los cuatro grupos de nivel D (dos de 2do e dos de 4to), se obtuvieron en el CN
César Vallejo de gestión estatal, ubicado en el distrito de San Juan de
Miraflores. Cuenta con infraestructura moderna y antigua y con condiciones
suficientes para la enseñana. Profesores con o sin título profesional y alumnos
con padres empleados, o sin empleo formal: comercio ambulatorio. No se paga
pensión mensual.
Los cuatro grupos del nivel C (dos de 2do e dos de 4to) se obtuvieron en el
Liceo Naval Lizardo Montero ubicado en el distrito del Callao, con
infraestructura
antigua
pero
con
las
condiciones
necesarias
para
la
enseñanza. Profesores con o sin título profesional y alumnos con padres que
pertenecen a la oficialidad de la Marina. La pensión mensual es escalonada y
en promedio está en $150.
Finalmente, los cuatro grupos del nivel B se obtuvieron en el CP Alexander
Von Humbold ubicado en el distrito de Miraflores (2do grado) y el CP Abraham
Lincoln ubicado en el distrito de La Molina (4to grado). Ambos cuentan con
infraestructura moderna y con condiciones excepcionales para la enseñanza.
94
Profesores con título profesional y bilingües. Alumnos con padres empresarios,
intelectuales y con puestos de gerencia. La pensión mensual es en promedio
$300.
En todos las escuelas se evaluó dos secciones pues se buscó encontrar
variabilidad al interior de las escuelas. En escuelas que funcionaban en ambos
turnos se tomó una por cada uno de ellos. De las dos secciones de cada grado
se separaron los protocolos de varones y mujeres conformando los 12 grupos
mencionados.
La clasificación se obtuvo según el monto promedio de la pensión de
enseñanza mensual: $300, $150, $0 respectivamente, la infraestructura
educativa, y la ubicación
de la escuela en el plano de manzanas de Lima
Metropolitana según niveles socioeconómicos. INEI (1998).
Criterios de exclusión:
Relacionados con las características de la muestra
-
Fuera del rango de edad: se excluyeron cuestionarios de alumnos que no
pertenecían a la edad normativa del grado más un año. Las edades
normativas en el 2do grado de secundaria es 13 a 14 años, y en el 4to
grado es de 15 a 16 años. Puede ocurrir “cortaedad” cuando la edad es
menor a normativa para el grado, y “extraedad” cuando es mayor..
-
Falta de datos: Se excluyeron cuestionarios sin datos de edad y/o sexo.
Relacionados con la respuesta psicológica
-
Respuesta omitida: Se considera cuestionarios con ausencia de más tres
juicios de disimilaridad.
-
Respuesta inválida: Se considera cuestionarios con presencia de más tres
doble juicio de disimilaridad (más de 3 doble marca).
-
Respuesta azarosa: Se consideran cuestionarios que evidencian patrones
sistemáticos o respuesta azarosa (por ejemplo: escalamiento sistemático o
alternancia en el juicio de las disimilaridades). Estas respuestas denotan
poca colaboración del participante.
95
Considerando los criterios de inclusión y exclusión se obtuvo la distribución
mostrada en la tabla 5. De una muestra inicial de 400 participantes usando
los criterios de exclusión se obtuvo una muestra de 315 participantes que
representa un 78.75 % de la muestra inicial.
Tabla 5.
Distribución de los protocolos según los criterios de inclusión-exclusión
relacionada con su respuesta psicológica y sus características muestrales para
el grupo de novatos
Relacionada con las características de la
muestra
Relacionada con la Cortedad
respuesta
Edad
Extraedad Sin dato Total
%
Normativa
psicológica obtenida
Buena respuesta
315
41
5
367
91,8%
Respuesta omitida
16
11
1
28
7,0%
Respuesta azarosa
3
3
0,8%
Respuesta inválida
2
2
0,5%
Total
%
6
6
336
52
6
1,5%
84,0%
13,0%
1,5%
400
La muestra final es ligeramente inferior a la que correspondería si se usará
como criterio de exclusión las características de la muestra (84 % en la edad
normativa), pero es mucho menor si se usa como criterio de exclusión la
respuesta psicológica (92 % de buena respuesta). De esta manera fue más
determinante al momento de excluir los protocolos de los participantes el
criterio relacionada con las características muestrales que el de la respuesta
psicológica (de los protocolos con buena respuesta se excluyeron 6 por
cortedad y 41 por extraedad). A su vez, presentaban respuesta omitida, 11 de
96
los 52 evaluados con extraedad (21,2 %), y 1 de los 5 que no tenían dato de
su edad ( 20%).
Tabla 6.
Distribución de los grupos de novatos según el criterio de exclusión
relacionada con su respuesta psicológica y sus características muestrales
GRUPOS EVALUADOS
Muestra
Buena
Edad
inicial respuesta Normativa
Muestra
final
5 2do grado-nse bajo-mujeres
47
33
30
22
6 2do grado-nse bajo-varones
37
33
29
27
7 2do grado-nse medio-mujeres
33
30
25
24
8 2do grado-nse medio-varones
35
35
34
34
9 2do grado-nse alto-mujeres
27
25
26
24
10 2do grado-nse alto-varones
27
27
27
27
11 4to grado-nse bajo-mujeres
28
27
24
24
12 4to grado-nse bajo-varones
50
43
31
25
13 4to grado-nse medio-mujeres
29
29
27
27
14 4to grado-nse medio-varones
29
29
27
27
15 4to grado-nse alto-mujeres
28
27
28
27
16 4to grado-nse alto-varones
30*
29
28
27
Total
400*
367
336
315
Porcentaje
100 %
91,8%
84,0%
78,8%
•
Se incluye un protocolo que no contenía datos del sexo y edad del
participante
Los 315 participantes finalmente considerados se distribuyeron en 12 grupos
(grupos 5 a 16) atendiendo a las características combinadas de 3 niveles
socioeconómicos: B, C, D ; 2 grados educativos: 2do y 4to grado de educación
secundaria, y de ambos sexos. Esto se muestra en la tabla 6.
97
Se tiene mayores protocolos excluidos en el nivel socioeconómico bajo y esto
independientemente del sexo o grado escolar.
3.4 INSTRUMENTO
El instrumento utilizado para el presente estudio es un instrumento ad-hoc.
Este se muestra en el Anexo 1.
El instrumento plantea la realización de 66 juicios de disimilaridad entre 12
cuantificadores (los 12 cuantificadores forman 12(12-1)/2= 66 pares posibles
de ser comparados). Estos pares son presentados por el procedimiento de
rotación estándar, es decir el cuantificador 1 con el 2, luego el 1 con el 3, y así
sucesivamente hasta el 1 con el 12. Luego emparejamos el cuantificador 2 con
el 3, el 2 con el 4, y así sucesivamente hasta alcanzar el 2 con el 10. Si
continuamos así, el último par contendrá los cuantificadores 11 y 12.
Los participantes deben juzgar eligiendo en una escala de 1 a 7 si consideran
que dos de los cuantificadores apareados no son semejantes. Mientras más
juzguen que no son semejantes entonces deben asignar 7 y mientras más
juzguen que son semejantes entonces deben asignar 1. La desemejanza es
tomada como jucio de disimilaridad.
En nuestro.
En este instrumento el escalamiento en lugar de requerir a los participantes
que indiquen cuál de los objetos de un par “domina” al otro en alguna
dimensión dada (por ejemplo, gravedad, belleza) como en algunas pruebas de
diferencial semántico, lo que hace es requerir a los participantes que indiquen
la desemejanza percibida entre ambos objetos del par. Con este procedimiento
no se indica al participante la dimensión que debe utilizar para juzgar los
objetos. Es el propio participante quien elige los criterios que utiliza en sus
juicios, sin que se le dé ningún tipo de indicio. Lo único que se pide al
participante es que indique la desemejanza percibida entre Objetos. Si el
Participante utiliza siempre el mismo criterio en sus juicios de desemejanza
entre objetos, la mejor representación de los objetos seguiría siendo la
98
unidimensional. Sin embargo, si el Participante utiliza dos criterios distintos,
la mejor representación se conseguiría en un espacio bi-dimensional, si utiliza
tres criterios en un espacio tri-dimensional, y así sucesivamente
Se ha elegido el instrumento por lo siguiente:
1. Es un instrumento de aplicación colectiva, de lápiz y papel.
2. La duración de la aplicación es corta en general. En los novatos demora
aproximadamente 10 minutos, y en expertos aproximadamente 30
minutos.
3. Los datos recolectados pueden organizarse en dos tipos de matrices:
rectangulares y triangulares agregadas, posibilitando de esta manera dos
enfoques de análisis para los datos (vease fase 2 del procedimiento para
más detalles)
4. No se trata de un instrumento psicométrico en el sentido que mide un
constructo pre-definido que proviene de unas especificaciones dadas bajo
un marco teórico. Se trata de un instrumento ad-hoc tipo cuestionario.
Los datos obtenidos con el instrumento han permitido, como se ha
mencionado, dos estudios de los cuantificadores: como análisis de la
estructura subyacente y como estudio de patrones de respuesta. En el primer
caso no se trata de una medición de un constructo pero sí en el segundo caso.
La justificación de este instrumento para su uso como una escala que evalúa
patrones de respuesta de los juicios de disimilaridad de los cuantificadores se
presenta en el anexo 2.
3.5 PROCEDIMIENTO
El procedimiento seguido en la investigación es presentado por fases. Las
primeras fases preliminares comunes al estudio de la estructura subyacente e
patrones de respuesta son:
99
1. Selección de los participantes
Como se ha detallado en la sección de participantes. Los grupos de expertos se
seleccionaron, considerando los criterios de inclusión, en las universidades
Mayor de San Marcos, PUCP, Ricardo Palma, Universidad Agraria y Femenina
del Sagrado Corazón. Las aplicaciones del protocolo fueron individuales.
Por otro lado, los participantes de los grupos de novatos se seleccionaron,
considerando los criterios de inclusión, sobre centros educativos donde la
aplicación del instrumento estuviera autorizada y contara con la presencia del
tutor o profesor del curso correspondiente acompañando al evaluador a fin de
garantizar la idoneidad de las respuestas recogidas. Las aplicaciones del
protocolo fueron colectivas y se realizaron con la presencia de un evaluador y
un responsable de aula.
2. Elaboración de base de datos
Los datos recogidos se organizaron de dos formas. Una primera forma es un
archivo general con las respuestas de todos los participantes de forma
rectangular: sujetos por pares de cuantificadores. Los sujetos en filas y los
pares en columnas. Una segunda forma son 16 archivos correspondientes a
los 12 grupos de novatos y 4 grupos de expertos. Cada archivo está organizado
en matrices triangulares agrupadas. Una matriz triangular es de 12 filas y 12
columnas y contiene los 66 juicios de semejanza de los pares de un
participante. Estas matrices triangulares se adicionan una a una según e
número de participantes del grupo.
Una vez que se dispone de la hoja de respuestas de un participante la matriz
inicial para el análisis es una matriz triangular inferior. En este caso la matriz
es 12×12 porque los cuantificadores van en filas y columnas y contiene las
respuestas de cada comparación par a par. El método de ordenación de los
pares que se utiliza tiene la ventaja de que las primeras 1 respuestas forman
la columna 1, las 10 siguientes
la columna 2, y así sucesivamente. Por
requerimiento del programa SPSS e SAS que serán usados para el
Escalamiento Multidimensional editamos también la diagonal que debería
contener las comparaciones de cada cuantificador consigo mismo. En este
100
caso se coloca 0 en la diagonal pues el 0 representa la identidad entre
cuantificadores (semejanza absoluta).
Dado el carácter exploratorio del estudio de la estructura subyacente en los
jucios de disimilaridad de los cuantificadores se detalla a continuación las
etapas que se tomaron en cuenta para este estudio.
Para el estudio de la estructura subyacente se siguiernos las siguientes etapas
adicionales
Etapas en el MDS
Para el estudio de la estructura subyacente de los juicios de disimilaridad de
los diferentes grupos se consideraron 4 etapas a fin de cubrir los objetivos del
estudio. Estas etapas, planteadas en Hair, Anderson, Tatham, Black (1999) se
detallan a continuación:
Etapa 1: Identificación de todos los objetos a ser evaluados.
Los objetos a ser evaluados son 12 y son denominados cuantificadores. Se
eligieron de una lista de 21 determinantes indefinidos, 9 adverbios de cantidad
y dos determinantes numerales cardinales dados por Escarpenter (1997). Los
siguientes determinantes indefinidos se tomaron en cuenta: un, varios, poco
(también adverbio de cantidad), abundante,
mucho (también adverbio de
cantidad), bastante (también adverbio de cantidad), demasiado, algún, todo,
tantos. A esta lista se agregaron el determinante numeral cardinal ningún y el
adverbio de cantidad suficiente. No se tomaron en cuenta los siguientes
determinantes indefinidos: otros, iguales, diferentes, cierto, mismo, idéntico,
distintos, cualquiera, cualesquiera, parecidos, semejantes, que hacen alusión
a comparación de semejanza o de elección y certeza. Tampoco se tomaron en
cuenta los siguientes adverbios de cantidad: nada, más, menos, a más y mejor
que aluden a acciones y cualidades antes que a objetos.
101
Etapa 2: Selección de una aproximación descomposicional o composicional
En esta investigación estamos interesados en una impresión global dada por el
mapa perceptual, derivando posiciones espaciales de los cuantificadores sobre
un espacio multidimensional que reúna las percepciones de los diferentes
grupos de participantes. No se considera un conjunto de atributos o variables
específicas tras las cuales se espera generar un conjunto de variables
subyacentes como es el caso del Análisis Factorial.
La aproximación descomposicional basada en el MDS se acomoda a las
características de esta investigación, en vista de que:
a) Los
participantes
dan
sus
percepciones
completas
sobre
los
cuantificadores sin detallar o hacer explícitos los atributos que son
empleados en esta evaluación. De esta manera esta investigación es
constructiva pues se postulará una hipótesis que explica las percepciones
de los participantes sobre los cuantificadores.
b) Adicionalmente, cada participante da una completa evaluación de las
(dis)similaridades entre los cuantificadores. De esta manera los mapas
preceptúales pueden desarrollarse sobre cada participante pero también
sobre grupos de participantes. Esto se acomoda a los estudios que como
este enfatizan las estrategias de expertos y novatos en la resolución de
tareas.
Algunas limitaciones de esta aproximación se presentaron en la sección 1.3.
Etapa 3:
Selección
de la técnica apropiada basada en la aproximación
seleccionada. Pasos del MDS
La selección de la técnica apropiada en el contexto de la aproximación
descomposicional pasa por identificar la clase y el escalamiento de juicios
sobre los objetos, y las características de los participantes.
Con respecto a la clase de juicios se puede elegir entre los de similaridad o los
de preferencia. En los juicios de similaridad se trata de determinar cuáles de
los objetos son más similares a cada otro y cuáles son más disimilares. Los
juicios de preferencia implican que el objeto es juzgado en términos de una
relación de dominancia, esto es, que el objeto está ordenado en una relación
102
de preferencia con respecto a alguna propiedad. En nuestra investigación no
se conoce una propiedad y por ende una relación de preferencia para ordenar
los cuantificadores. Por el contrario suponemos una habilidad para comparar
todos los pares de objetos, obtener datos de confusión o medidas derivadas.
(véase revisión temática sección 1.1.4.2).
Con respecto al escalamiento de los juicios, puede elegirse entre ranking
(jerarquizaciones u ordenamientos) y rating (calificaciones). En nuestro caso
hemos seleccionado la técnica de datos apareados, presentando todas las
parejas posibles de cuantificadores y obteniendo del participante un juicio de
similaridad en términos
de una escala de semejanza-desemejanza en una
calificación de 1 a 7 para los extremos. De esta manera, la técnica que respeta
toda la información obtenida, jerarquizaciones y distancias, es el MDS métrico.
Son tres las técnicas MDS métricas más comunes en la literatura como se ha
referido en la sección 1.1.4.2. El escalamiento multidimensional clásico, el
replicado y el de diferencias individuales (INDSCAL). En la investigación
referente al estudio de la estructura subyacente de los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores haremos uso del Escalamiento multidimensional clásico
o de sujeto único y el de diferecias individuales o INDSCAL.
Pasos del MDS
Los pasos seguidos son:
Paso 1: Escalamiento de Jueces.
Se emplea el MDS Clásico sobre dos personas de alta calificación y de alto
reconocimiento. Para ello se consideró un Doctor en Matemática y una
Doctora en Lengua y Literatura no incluídos en los participantes del grupo de
expertos. Como se ha precisado en la sección 1.1.4.2, el MDS clásico trabaja
sobre una sola matriz de juicios de desemejanza. El objetivo en este caso es
explorar la conveniencia de un modelo métrico suponiendo una medición de
intervalo o de razón, y explorar el número de dimensiones básicas sobre las
cuales se puede establecer un mapa perceptual que explique la estructura
subyacente buscada. En este caso se realiza dos análisis MDS por separados
con estas personas considerando que ellas pueden considerarse como
103
autoridades en su profesión dada su basta experiencia al superarar los 60
años y su alta calificación reconocida nacionalmente.
Paso 2: Escalamiento de expertos y novatos
Se emplea el MDS INDSCAL sobre cada grupo de participantes. Para ello se
consideró los 4 grupos de expertos y los 12 grupos de novatos presentados en
las tablas 4 y 6. Como se ha precisado en la sección 1.4.1.2 el MDS Indscal
trabaja sobre un conjunto de matrices, una para cada participante dentro de
un grupo. En este paso estamos interesados, adicionalmente a los objetivos
del MDS clásico, en encontrar un mapa perceptual
común dentro de los
diferentes grupos considerados y en un mapa que sintetice el peso o
ponderación que le da cada grupo a las dimensiones de las estructura
subyacente. Para ello suponemos que no existen diferencias sustanciales en
los juicios de desemejanza que realizan los participantes al interior de un
grupo sea experto o novato, o si es que existen, no estamos interesados en
conocerlas, más estamos interesados en las diferencia entre grupos. En este
caso se realiza 16 análisis MDS.
Paso 3: Escalamiento entre expertos y novatos
Se emplea el MDS INDSCAL sobre todos los participantes. Para cada grupo se
obtendrá una matriz síntesis a partir de la media aritmética de las matrices de
los participantes. Al igual que el MDS replicado se tendrá varias matrices: una
por cada grupo. En este paso estamos interesados, adicionalmente a los
objetivos del MDS clásico, en encontrar un mapa perceptual común dentro de
los diferentes grupos sintetizados que se consideran, y en un mapa que
sintetice el peso o ponderación que le da cada grupo a las dimensiones de la
estructura subyacente. De esta manera será posible explicar las diferencias
entre los grupos de participantes de expertos y novatos.
Los pasos son esquematizados en la figura 3.
104
Paso 1: Escalamiento de Jueces (Uso de MDS Clásico)
MDS del Dr. en Matemática MDS de la Dra. en Lengua y Literatura
Paso 2: Escalamiento de Expertos y Novatos (Uso de INDSCAL)
MDS sobre
MDS sobre
4 grupos de Expertos
12 grupos de Novatos
Paso 3: Escalamiento entre Expertos y Novatos (Uso de INDSCAl)
MDS sobre 16 matrices medias para cada grupo
Figura 3. Pasos en el Análisis de la Estructura Subyacente de los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores.
Etapa 4: Interpretación de Resultados
El objetivo del paso 1 es explorar la conveniencia de un modelo métrico
suponiendo una medición de intervalo o de razón, y explorar el número de
dimensiones básicas sobre las cuales se puede establecer un mapa perceptual
105
que explique la estructura subyacente buscada. Para ello se probará modelos
que consideran de 2 a 5 dimensiones tanto para el caso de suponer una
medición de intervalo o de razón.
El objetivo del paso 2 es presentar un conjunto de mapas perceptuales para
los diferentes grupos considerados bajo una metodología común. Del paso 1 se
toma en cuenta un nivel de medición determinado y un número de
dimensiones fijado.
El objetivo del paso 3 es identificar un mapa perceptual final sobre todos los
participantes. Adicionalmente se obtendrá un mapa que sintetice el peso o
ponderación que le da cada grupo a las dimensiones de las estructura
subyacente identificada. De esta manera será posible explicar las posibles
diferencias entre los grupos de participantes.
3.6 ANÁLISIS ESTADÍSTICOS SEGÚN LOS OBJETIVOS DE LA
INVESTIGACIÓN
Se utilizarán los siguientes procedimientos estadísticos para cada uno
de los objetivos planteados:
Para evaluar las estructuras subyacentes a los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores entre y dentro de grupos de expertos y novatos a través del
escalamiento multidimensional se empleará los pasos mostrados en la figura
3, haciendo uso del Escalamiento multidimensional. El escalamiento de jueces
es presentado en el Anexo 2. El tipo de escalamiento a emplearse es MDS
Clásico y MDS Indscal. La justificación de la elección del número de
dimesniones para el escalamiento multidimensional como de la suposición de
intervalo para las disimilaridades es presentada en el Anexo 2. Estos análisis
se han hecho empleando el SAS versión 8.0. SAS Institute Inc. (2000), Yount
et al (1986).
106
Para comparar los patrones de respuesta de los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores entre expertos y novatos se emplea la prueba t de student de
comparación de medias de muestras independientes. Para compar los grupos
de expertos se emplea un análisis de variancia de una vía. En el grupo de
novatos se realizó un análisis de variancia correspondiente a un diseño
factorial 3×2×2 considerando 3 niveles socio económicos, 2 grados escolares y
2 sexos. En los casos que amerita es empleada adicionalmente las
comparaciones múltiples de medias mediante Duncan. (McGuigan, F (1976)
Alarcón 1991, Visauta, 1999)
Se hará uso de barras de error para ilustrar los resultados. La justificación
para el uso de estos procedimientos paramétricos se presenta en el Anexo 3.
Pruebas estadísticas específicas empleadas allí son también descritas. Estos
análisis se hicieron con el software estadístico SPSS (Statistical Package
Sciences Socials versión 11.0).
107
CAPÍTULO IV
RESULTADOS
4.1 ANALISIS DE LA ESTRUCTURA SUBYACENTE A LOS JUICIOS DE
DISIMILARIDAD DE LOS CUANTIFICADORES
Los conceptos empleados aquí han sido presentados en la sección 1.1.4.2
Escalamiento
multidimensional.
Para
este
análisis
se
hará
uso
del
escalamiento Indscal aplicado al grupo de expertos y de novatos por separado
y en conjunto.
En el Anexo 2 se presenta la Evaluación de las Etapas para obtener e
interpretar los Mapas perceptuales del Escalamiento Multidimensional de los
cuantificadores a través de jueces. La evaluación determinó considerar a) dos
dimensiones y b) suponer un nivel de medición de intervalo.
A diferencia del proceso seguido en detalle en el escalamiento de jueces del
anexo, en esta parte, se presentan los resultados haciendo uso, directamente,
de la configuración inicial encontrada basada en los dos criterios mencionados
anteriormente. Se usará como criterio de ajuste R2 que expresado en
porcentaje indica el porcentaje de la varianza de las disimilaridades de la
matriz original que es explicada por los datos escalados (disparidades)).
108
4.1.1 Escalamiento de expertos
El escalamiento de expertos es una fase importante para el establecimiento de
los objetivos que se refieren a encontrar una estructura subyacente a los
juicios de disimilaridad de los cuantificadores en los diversos grupos
considerados. Los criterios de ajuste del Escalamiento multidimensional
Indscal para los expertos se presenta en la Tabla 7 y la solución encontrada en
la Tabla 8. La tabla 9 presenta los pesos que dan la importancia relativa de las
dimensiones para los grupos de expertos.
Tabla 7.
Criterios de Ajuste del Modelo de Escalamiento Multidimensional suponiendo
un nivel de medición de intervalo y dos dimensiones en los grupos de expertos
Grupos de Expertos
Stress de Correlación de Correlación de
Kruskal
distancias
R2
distancias no
corregida
Lengua e Literatura
0,13
0,93
0,99
0,87
Estadística e Matemática
0,11
0,95
0,99
0,90
Psicología
0,09
0,96
1,00
0,92
Educación
0,11
0,93
0,99
0,87
Expertos
0,11
0,94
0,99
0,88
Con base a los resultados en la tabla 7 se puede establecer que para los
diferentes grupos de expertos la data de disimilaridad ajusta regularmente al
modelo MDS especificado de diferencias individuales (Indscal) en dos
dimensiones e asumiendo un nivel de medición de intervalo. Observe que los
diferentes grupos presentan un ajuste bastante similar cuando se consideran
por separado y que estas soluciones son bastante aproximadas de la solución
común. Todos ellos presentan buenos criterios de ajuste considerando
especialmente R2. Se tiene porcentajes de explicación superiores a 87 % para
los diferentes grupos de expertos y 88 % para la solución común.
109
Tabla 8.
Solución MDS Indscal común para los juicios de la disimilaridad de los
cuantificadores del grupo de Expertos en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo
Dimensión 1
Dimensión 2
NINGUNOS
1,67
UNOS
1,50
POCOS
1,50
POCOS
1,19
UNOS
1,16
ALGUNOS
1,11
ALGUNOS
0,97
TANTOS
0,61
VARIOS
0,54
BASTANTES
-0,17
MUCHOS
-0,17
SUFICIENTES
0,02
VARIOS
-0,16
TANTOS
-0,58
TODOS
-0,69
ABUNDANTE
-0,38
ABUNDANTES
-0,91
SUFICIENTES
-0,47
BASTANTES
-0,92
DEMASIADOS
-0,47
MUCHOS
-0,99
DEMASIADOS
-1,08
TODOS
-1,23
NINGUNOS
-2,07
Se puede observar de la Tabla 8 que las dos dimensiones del mapa perceptual
de los expertos son fáciles de interpretar. La dimensión 1 es una dimensión de
Cantidad y la dimensión 2 de Precisión.
La dimensión o eje de Cantidad va de DEMASÎADOS a NINGUNOS, va desde el
exceso hasta la carencia. Este eje puede denominarse de EXCESOCARENCIA. El segundo eje va desde NINGUNOS A UNOS, que empareja
cuantificadores aparentemente antónimos que se organizan en una secuencia
de: NINGUNOS-TODOS, hasta UNOS-POCOS. Este eje va desde la concreción
sobre posiciones extremas hasta la vaguedad sobre las posiciones cercanas.
Este eje se puede denominar de PRECISO-VAGO.
110
Hay que notar que la dimensión 1 está separada en tres grupos de
cuantificadores. Un grupo tiene coordenadas de -0,69 a -1,08 e está formado
por TODOS, ABUNDANTES, BASTANTES, MUCHOS e DEMASIADOS. Otro
grupo va de 0,02 a -0,58 e está formado por SUFICIENTES, VARIOS e
TANTOS. Un Tercer grupo que va
de 0,97 a 1,67 está formado por
NINGUNOS, POCOS, UNOS e ALGUNOS. Así el grupo 1 es exceso, el grupo 2
es suficiente, y el grupo 3 es escaso. Por lo tanto se tiene una dimensión de
Cantidad.
En el caso de la Segunda dimensión se tienen 4 grupos. De –2,07 a –1,23 se
ubican TODOS e NINGUNOS, un segundo grupo va de –0,47 a -0,17 e está
formado por DEMASIADOS, SUFICIENTES, ABUNDANTES, MUCHOS E
BASTANTES. Un tercer grupo de 0,54 a 0,69 está formado por TANTOS e
VARIOS, e finalmente un cuarto grupo donde están ALGUNOS, POCOS e
UNOS van de 1,11 a 1,50. Así el grupo 1 es preciso, el grupo 2 es menos
preciso pero grande, el grupo 3 es menos preciso pero mediano y el cuarto
grupo es impreciso pero pequeño. Por lo tanto se tiene una dimensión de
Precisión. La configuración es presentada en la Figura 4.
111
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad de Exceso-Carencia (izquierda a
derecha)
Dimensión 2.: Dimensión de Precisión de Preciso-Vago (abajo a arriba)
Figura 4. Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español (MDS indscal en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo) para el grupo de expertos
112
La Tabla 9 muestra los pesos que los diferentes grupos asignan a las
dimensiones de la solución común.
Tabla 9.
Pesos de los grupos en la solución MDS Indscal para los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del grupo de Expertos en dos dimensiones
suponiendo medición de intervalo
Grupos de Expertos
Dimensión de
Dimensión de
cantidad
Precisión ( Preciso-
(Exceso-Carencia)
Vago)
1.15
0.82
1.05
0.94
Psicología
1.12
0.87
Educación
1.09
0.90
Lengua e Literatura.
Estadística
e
Matemática
Se puede notar que los pesos (a mayor peso mayor importancia relativa)
asignados a las dimensiones de los diferentes grupos de expertos son bastante
similares. Como puede ser observado en la figura 5, el posicionamiento de los
grupos está próximo de la diagonal en el punto (1,1) . Así resulta Indiferente
una o otra dimensión.
Mas el grupo de Lengua y Literatura da mayor importancia relativa a la
dimensión de Cantidad que el grupo de Estadística y Matemática. Ese
resultado es el inverso con relación a la dimensión de Precisión que es más
importante relativamente para el grupo de Estadística y Matemática. Esto se
puede observar en la figura 6 que es una ampliación tipo “zoom” de la figura 4.
Esa distribución de los pesos es conceptualmente atractiva mas no es
estadísticamente significativa. En general se puede considerar que se tiene un
mapa perceptual común subyacente a los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores para el grupo de Expertos.
113
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad de Exceso-Carencia (de izquierda a derecha)
Dimensión 2.: Dimensión de Precisión de Preciso-Vago (de abajo a arriba)
Figura 5. Importancia relativa de los grupos de Expertos para la Estructura
Subyacente en los juicios de disimilaridad de los cuantificadores del español
(solución MDS indscal común en dos dimensiones suponiendo medición de
intervalo)
114
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad de Exceso-Carencia (de izquierda a derecha)
Dimensión 2: Dimensión de Precisión de Preciso-Vago (de abajo a arriba)
Figura 6. Importancia relativa de los grupos de Expertos para la Estructura
Subyacente en los juicios de disimilaridad de los cuantificadores del español
(solución MDS indscal común en dos dimensiones suponiendo medición de
intervalo)
115
4.1.2 Escalamiento de novatos
El criterio de ajuste del Escalamiento multidimensional Indscal para el grupo
de novatos se presenta en la Tabla 10 y la solución encontrada en la Tabla 11.
La tabla 12 presenta los pesos que dan la importancia relativa de las
dimensiones para los grupos.
Tabla 10.
Criterios de Ajuste del Modelo de Escalamiento Multidimensional suponiendo
un nivel de medición de intervalo y dos dimensiones en los grupos de novatos
Grupos de Novatos
Stress de
Correlación
Correlación
Kruskal
de
de distancias
distancias
no corregida
R2
2do grado-nse bajo-mujeres
0.09
0.94
1.00
0.88
2do grado-nse bajo-varones
0.09
0.93
1.00
0.87
2do grado-nse medio-mujeres
0.09
0.97
1.00
0.94
2do grado-nse medio-varones
0.08
0.98
1.00
0.96
2do grado-nse alto-mujeres
0.11
0.93
0.99
0.87
2do grado-nse alto-varones
0.08
0.96
1.00
0.92
4do grado-nse bajo-mujeres
0.11
0.92
0.99
0.85
4do grado-nse bajo-varones
0.07
0.97
1.00
0.94
4do grado-nse medio-mujeres
0.09
0.96
1.00
0.92
4do grado-nse medio-varones
0.07
0.98
1.00
0.96
4do grado-nse alto-mujeres
0.08
0.97
1.00
0.94
4do grado-nse alto-varones
0.09
0.96
1.00
0.92
Novatos
0.09
0.96
1.00
0.92
Con base a los resultados en la tabla 10 se puede considerar que para los
diferentes grupos de novatos la data de disimilaridad ajusta regularmente al
modelo MDS especificado de diferencias individuales (Indscal) en dos
116
dimensiones e asumiendo un nivel de medición de intervalo. Hay que observar
que los diferentes grupos presentan un ajuste bastante similar cuando se
consideran por separado y que estas soluciones son bastante aproximadas de
la solución común. Todos ellos presentan buenos criterios de ajuste
considerando especialmente R2. Se ha encontrado porcentajes de explicación
superiores a 85 % para los diferentes grupos de novatos y 92 % para la
solución común.
Tabla 11.
Solución MDS Indscal común para los juicios de la disimilaridad de los
cuantificadores del grupo de Novatos en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo
Dimensión 1
Dimensión 2
POCOS
1,72
TANTOS
0,81
UNOS
1,65
MUCHOS
0,66
ALGUNOS
1,21
BASTANTES
0,66
NINGUNOS
0,41
DEMASIADOS
0,60
VARIOS
0,56
ABUNDANTES
0,49
UNOS
0,14
ALGUNOS
0,09
SUFICIENTES
0,06
TANTOS
0,04
VARIOS
-0,32
MUCHOS
-0,84
BASTANTES
-0,85
TODOS
-0,18
DEMASIADOS
-0,98
SUFICIENTES
-0,25
POCOS
-0,57
NINGUNOS
-3,02
ABUNDANTES
-0,99
TODOS
-1,11
Puede observarse de la Tabla 11 que una dimensión del mapa perceptual de
los novatos es fácil de interpretar. La dimensión 1 es una dimensión de
117
Cantidad. La dimensión o eje de Cantidad va de TODOS a POCOS, que va
desde el exceso hasta la carencia. Este eje se puede denominar semejante a la
solución del caso de expertos como de EXCESO-CARENCIA. Hay que notar
que los grupos de cuantificadores identificados en este caso son los mismos
que en el caso de expertos. Así el grupo 1 es exceso, el grupo 2 es suficiente, y
el grupo 3 es escaso.
El segundo eje no es claro para ser interpretado. Por un lado aparentemente
va de poca cantidad a mucha cantidad: NINGUNOS-POCOS a MUCHOSTANTOS, mas algunos cuantificadores no están claramente representados
entre estos extremos como TODOS e SUFICIENTES. Otra posibilidad de
interpretación
sería,
considerar
que
en
el
lado
inferior
aparecen
cuantificadores más precisos y en el lado superior cuantificadores más vagos.
Mas esta interpretación no tiene la claridad que en el caso de la dimensión
correspondiente para los Expertos.
En el caso de la Segunda dimensión se tienen 5 grupos. Con –3,02 se ubican
NINGUNOS, un segundo grupo con –0,57 está formado por POCOS, un tercer
grupo,
de -0,25 a –0,18, e está formado por SUFICIENTES e TODOS. Un
cuarto grupo de 0,09 a 0,14 está formado por UNOS e ALGUNOS, e finalmente
un quinto grupo donde están ABUNDANTES, VARIOS, DEMASIADOS,
BASTANTES, MUCHOS e TANTOS van de 0,49 a 0,81. Así el grupo 1 es
preciso de ausencia, el grupo 2 es menos preciso pero pequeño, el grupo 3 es
preciso de completitud, el cuarto grupo es impreciso pero pequeño y el quinto
grupo es impreciso e mediano e grande. Así se tiene una dimensión de casi
Precisión o de precisión incompleta pues esta no está completamente
estructurada como en el caso de los expertos. La configuración es presentada
en la Figura 7.
118
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad de Exceso-Carencia (de izquierda a derecha)
Dimensión 2.: Dimensión de Casi Precisión de Preciso-Vago (de abajo a arriba)
Figura 7. Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español (MDS indscal en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo) para el grupo de novatos
119
La Tabla 12 muestra los pesos que los diferentes grupos asignan a las
dimensiones de la solución común.
Tabla 12.
Pesos de los grupos en la solución MDS Indscal común para los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del grupo de Novatos en dos dimensiones
suponiendo medición de intervalo
Grupos de Novatos
Dimensión de
Dimensión de Casi
cantidad
Precisión ( Preciso-
(Exceso-Carencia)
Vago)
2do grado-nse bajo-mujeres
1,06
0,93
2do grado-nse bajo-varones
1,06
0,93
2do grado-nse medio-mujeres
1,13
0,85
2do grado-nse medio-varones
1,12
0,87
2do grado-nse alto-mujeres
1,09
0,91
2do grado-nse alto-varones
1,05
0,94
4do grado-nse bajo-mujeres
1,16
0,81
4do grado-nse bajo-varones
1,05
0,95
4do grado-nse medio-mujeres
1,09
0,90
4do grado-nse medio-varones
1,11
0,88
4do grado-nse alto-mujeres
1,10
0,89
4do grado-nse alto-varones
1,08
0,91
Se puede notar que los pesos (a mayor peso mayor importancia relativa)
asignados a las dimensiones de los diferentes grupos de novatos son bastante
similares. Véase que en la figura 8 el posicionamiento de los grupos está
próximo de la diagonal, en el punto (1,1). Así se puede considerar que es
indiferente una o otra dimensión para los grupos de escolares.
120
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad de Exceso-Carencia (de izquierda a derecha)
Dimensión 2.: Dimensión de Casi Precisión de Preciso-Vago (de abajo a arriba)
Figura 8. Importancia relativa de los grupos de Novatos para la Estructura
Subyacente en los juicios de disimilaridad de los cuantificadores del español
(solución MDS indscal común en dos dimensiones suponiendo medición de
intervalo)
121
Una ampliación tipo “zoom”de la figura anterior se muestra en la figura 9. La
figura muestra la organización de los grupos con relación a los ejes. Sin
embargo estos resultados son intuitivos e no aportan una interpretación
conceptual. En general se puede considerar que se tiene un mapa perceptual
común subyacente a los juicios de disimilaridad de los cuantificadores para el
grupo de novatos.
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad de Exceso-Carencia (de izquierda a derecha)
Dimensión 2.: Dimensión de Precisión de Preciso-Vago (de abajo a arriba)
Figura 9. Importancia relativa de los grupos de Novatos para la Estructura
Subyacente en los juicios de disimilaridad de los cuantificadores del español
(solución MDS indscal común en dos dimensiones suponiendo medición de
intervalo)
122
4.1.3 Escalamiento de expertos y Novatos: Hacia una configuración
común
Una etapa final para obtener un mapa perceptual de la estructura subyacente
entre expertos y novatos se presenta a continuación. El criterio de ajuste del
Escalamiento multidimensional Indscal se presenta en la Tabla 13 y la
solución encontrada en la Tabla 14. La tabla 15 presenta los pesos que da la
importancia relativa de las dimensiones para los grupos de expertos y novatos.
Tabla 13.
Criterios de Ajuste del Modelo de Escalamiento Multidimensional suponiendo
un nivel de medición de intervalo y dos dimensiones en el grupo de expertos y
de novatos
Grupos
Stress de
Kruskal
Correlación de Correlación de
distancias
R2
distancias no
corregida
Expertos
0,08
0,97
1,00
0,94
Novatos
0,06
0,98
1,00
0,96
Todos
0,07
0,98
1,00
0,96
Con base a los resultados en la tabla 13 se puede considerar que tanto para el
grupo de expertos como de novatos la data de disimilaridad ajusta
regularmente al modelo MDS especificado de diferencias individuales (Indscal)
en dos dimensiones e asumiendo un nivel de medición de intervalo. Puede
observarse que tanto el grupo de expertos como de novatos presentan un
ajuste bastante similar cuando se consideran por separado y que estas
soluciones son bastante aproximadas de la solución común para toda la
muestra completa. Todos los grupos presentan buenos criterios de ajuste
considerando especialmente R2. Se tiene porcentajes de explicación superiores
a 94 % para el grupo de expertos y de 96 % para el grupo de novato, y 92 %
para la solución común.
123
Tabla 14.
Solución MDS Indscal común para los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores para el grupo de Expertos y de Novatos en dos dimensiones
suponiendo medición de intervalo
Dimensión 1
Dimensión 2
UNOS
1,76
MUCHOS
0,91
POCOS
1,68
BASTANTES
0,91
ALGUNOS
1,34
DEMASIADOS
0,80
ABUNDANTES
0,74
VARIOS
0,16
TANTOS
0,05
VARIOS
0,70
SUFICIENTES
-0,22
TANTOS
0,46
NINGUNOS
-0,51
TODOS
0,18
SUFICIENTES
-0,30
MUCHOS
-0,64
BASTANTES
-0,64
ALGUNOS
-0,37
ABUNDANTES
-0,81
UNOS
-0,40
DEMASIADOS
-0,91
POCOS
-0,98
TODOS
-1,27
NINGUNOS
-2,66
Se puede observar, de la Tabla 14, que las dimensiones del mapa perceptual
son relativamente fáciles de interpretar. Ambas son dimensiones de Cantidad
que no consiguen representar adecuadamente los cuantificadores NINGUNOS
e TODOS.
Se puede notar que la dimensión 1 es una dimensión de Cantidad. La
dimensión o eje de cantidad va de TODOS a UNOS, va desde el exceso hasta la
carencia. Este eje se puede denominar de EXCESO- CARENCIA de manera
semejante a la dimensión 1 del grupo de expertos y de novatos. Note que la
dimensión 1 está separada en tres grupos principales de cuantificadores. Un
124
grupo tiene coordenadas de -1,27 a -0,64 e está formado por TODOS,
DEMASIADOS, ABUNDANTES, BASTANTES e MUCHOS. Otro grupo va de 0,22 a 0,16 e está formado por SUFICIENTES, VARIOS e TANTOS. Un Tercer
grupo que va de 1,34 a 1,76 está formado por ALGUNOS, POCOS e UNOS. Así
el grupo 1 es exceso, el grupo 2 es suficiente, y el grupo 3 es escaso. Son los
mismos grupos ya identificados en la solución común para los diferentes
grupos
de
expertos
y
novatos.
Sin
embargo
NINGUNOS
no
está
adecuadamente representada. NINGUNOS aparece separada del grupo 3. Esta
dimensión puede ser denominada con todo de Cantidad.
La dimensión 2 es también una dimensión de Cantidad. La dimensión o eje de
cantidad va de NINGUNOS a MUCHOS, va desde la carencia al exceso. Es una
dimensión aproximada a la identificada en la dimensión 1 de la solución
común de expertos y novatos más en sentido inverso. Este eje se puede
denominar de CARENCIA-EXCESO. Note que la dimensión 1 está separada en
tres grupos principales de cuantificadores. Un grupo tiene coordenadas de 2,66 a -0,37 e está formado por NINGUNOS, POCOS, UNOS, e ALGUNOS. Otro
grupo va de -0,30 a 0,70 e está formado por SUFICIENTES, VARIOS e
TANTOS. Un Tercer grupo que va
de 0,74 a 0,91 está formado por
ABUNDANTES, DEMASIADOS, BASTANTES e MUCHOS. Así el grupo 1 es
carencia,
el grupo 2 es suficiente, y el grupo 3 es exceso. Son los mismos
grupos ya identificados en la dimensión de la solución común para los
diferentes grupos de expertos y novatos. Sin embargo TODOS no está
adecuadamente representada TODOS aparece separado del grupo 3.
Esta
dimensión puede ser denominada con todo de Cantidad. El mapa perceptual
es presentado en la figura 10.
También se puede notar que tanto la dimensión 1 e 2 se han denominadas de
Cantidad. Ambas dimensiones contienen los mismos grupos principales en
orden inverso. La dimensión 1 va de EXCESO-CARENCIA y la dimensión 2 de
CARENCIA-EXCESO.
Más los cuantificadores NINGUNOS e TODOS no
aparecen correctamente representados en dichas dimensiones. Se tiene una
dimensión de Cantidad sin representar adecuadamente el cuantificador
NINGUNOS y una dimensión de Cantidad sin representar adecuadamente el
cuantificador TODOS.
125
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad. Exceso-Carencia sin NINGUNO (izquierdaderecha)
Dimensión 2.: Dimensión de Cantidad. Carencia-Exceso sin TODOS (de abajo a arriba)
Figura 10. Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español (MDS indscal en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo) para el grupo de expertos y novatos
126
La Tabla 15 muestra los pesos que los diferentes grupos de expertos y de
novatos asignan a las dimensiones de la solución común.
Tabla 15.
Pesos de los grupos en la solución MDS Indscal común para los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del grupo de Expertos y de Novatos en dos
dimensiones suponiendo medición de intervalo
Grupos
Dimensión de
Dimensión de
cantidad
cantidad (Sin todos)
(Sin Ningunos)
Expertos
1.05
0.95
Novatos
0.97
1.03
Se puede observar que el peso (a mayor peso mayor importancia relativa)
asignado a las dimensiones por el grupo de expertos y de novatos es bastante
similar como puede observarse en la figura 11. Más se puede considerar que el
grupo de Expertos da mas importancia a la dimensión de Cantidad sin
representar adecuadamente el cuantificador NINGUNOS y el grupo de novatos
da
más
importancia
a
la
dimensión
de
Cantidad
sin
representar
adecuadamente el cuantificador TODOS. Sin embargo estos resultados son
intuitivos e no aportan una interpretación conceptual. En general se puede
considerar que se tiene un mapa perceptual común subyacente a los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores para toda la muestra basado en una
dimensión de Cantidad que va a depender de la estructuración de los
cuantificadores TODOS e NINGUNOS.
127
Dimensión 1: Dimensión de Cantidad. Exceso-Carencia sin NINGUNO (izquierdaderecha)
Dimensión 2: Dimensión de Cantidad. Carencia-Exceso sin TODOS (de abajo a arriba)
Figura 11. Importancia relativa de los grupos de Expertos y Novatos para la
Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los cuantificadores
del español (solución MDS indscal común en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo)
128
En resumen, en tanto en el grupo de Expertos es necesario una dimensión de
Precisión para explicar su ubicación en el mapa perceptual, en el grupo de
Novatos está dimensión de precisión no está estructurada completamente.
Cuando se toma todos los grupos, en una tendencia de regresión a la media,
esta dimensión es atenuada sin que pueda identificarse claramente. Con esto
se puede concluir que la dimensión de Cantidad es una dimensión invariante
a todos los grupos de expertos y novatos y en una configuración común a
todos los evaluados. Una dimensión de Precisión comienza a ser estructurada
entre los novatos y es consolidada entre los Expertos.
4.2
ANALISIS DE LOS PATRONES DE RESPUESTA EN LOS JUICIOS DE
DISIMILARIDAD DE LOS CUANTIFICADORES
El Anexo 3 se presenta la justificación del Constructo de patrones de
respuesta. La Tabla 16 presenta las estadísticas descriptivas de los patrones
de respuesta para los diferentes grupos. Para interpretar las comparaciones
posteriores serán empleados los valores mostrados en esta tabla.
129
Tabla 16
Estadísticas descriptivas de los patrones de respuesta en los diferentes grupos
evaluados
GRUPOS EVALUADOS
N
Media
E.E
1
Profesionales en Lengua y Literatura
5
4,43
0,12
3,98
4,71
2
Profesionales
6
4,62
0,15
4,36
5,29
en
Estadística
y
Mínimo Máximo
Matemática
3
Profesionales en Psicología
13
4,76
0,19
3,95
6,38
4
Profesionales en Educación
11
4,59
0,10
4,06
5,12
5
2do grado-nse bajo-mujeres
22
3,98
0,12
2,67
4,95
6
2do grado-nse bajo-varones
27
4,12
0,13
2,47
5,50
7
2do grado-nse medio-mujeres
24
4,20
0,13
2,05
5,62
8
2do grado-nse medio-varones
34
4,27
0,08
3,24
5,23
9
2do grado-nse alto-mujeres
24
5,01
0,12
3,73
6,03
10 2do grado-nse alto-varones
27
4,65
0,11
3,20
5,95
11 4do grado-nse bajo-mujeres
24
4,04
0,10
3,14
5,05
12 4do grado-nse bajo-varones
25
4,10
0,11
2,64
5,44
13 4do grado-nse medio-mujeres
27
4,56
0,10
3,55
5,77
14 4do grado-nse medio-varones
27
4,29
0,07
3,59
5,26
15 4do grado-nse alto-mujeres
27
4,47
0,09
3,88
6,11
16 4do grado-nse alto-varones
27
4,25
0,08
3,30
5,27
Varones
167
4,28
0,04
2,47
5,95
Mujeres
148
4,39
0,05
2,05
6,11
2do grado de secundaria
158
4,37
0,05
2,05
6,03
4to grado de secundaria
157
4,29
0,04
2,64
6,11
98
4,06
0,06
2,47
5,5
Nivel socio económico medio
112
4,33
0,05
2,05
5,77
Nivel socio económico alto
105
4,58
0,06
3,20
6,11
Novatos
315
4,33
0,03
2,05
6,11
Expertos
35
4,63
0,08
3,95
6,38
350
4,36
0,03
2,05
6,38
Nivel socio económico bajo
Todos
130
4.2.1 Comparando expertos y novatos: la condición de reflexión sobre la
lengua como explicación de los patrones de respuesta en los juicios de
disimilaridad de cuantificadores
Para evaluar si la condición de pericia sobre la reflexión sobre la lengua
determina diferencias en el patrón de respuesta de los juicios de disimilaridad
sobre los cuantificadores se compararon los participantes del grupo de
expertos y novatos.
Como se observa en la Figura 12, estas diferencias observadas en los patrones
de respuesta son significativas t(348)=2,93, p=0,004. Los expertos presentan
como patrón de respuesta, juicios de disimilaridad de los cuantificadores más
altos que los novatos y sus intervalos de confianza de las medias al 95 % no se
superponen. El error estándar también es mayor en el caso de los expertos
indicando que en este grupo se da mayor heterogeneidad de los patrones de
respuesta.
4,9
4,8
4,7
4,6
95% CI PATRON
4,5
4,4
4,3
4,2
N=
315
35
Novatos
Expertos
Nivel de reflexión sobre los cuantificadores
131
Figura
12.
Barras
de Error de los patrones de respuesta de expertos y
novatos
4.2.2
Comparando
los
grupos
de
expertos:
la
condición
de
profesionalización como explicación de los patrones de respuesta de los
juicios de disimilaridad de cuantificadores
Para evaluar si la profesionalización determinaba diferencias en el patrón de
respuesta de los juicios de disimilaridad sobre los cuantificadores
se
compararon los participantes del grupo de expertos. Esto se realizó mediante
un análisis de varianza.
No se ha encontrado diferencias en los patrones de respuesta basados en los
juicios de disimilaridad de los grupos de expertos F( 3, 31)= 0,618, sig.=0,61.
Por lo que este aspecto no determina los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores. Esto se puede observar en la figura 13.
5,4
5,2
5,0
4,8
95% CI PATRON
4,6
4,4
4,2
4,0
N=
5
6
13
Lenguaje-Literatura
11
Psicología
Estadística-Matemáti
Grupos de expertos
132
Educación Superior
Figura 13. Barras
de Error de los patrones de respuesta de los grupos de
expertos
4.2.3 Comparando novatos: el grado escolar, el nivel socioeconómico y el
sexo como variables explicatorias de los patrones de respuesta de los
juicios de disimilaridad de cuantificadores
Para evaluar si el grado escolar, el nivel socioeconómico y el sexo, e sus
interacciones explica las diferencias en el patrón de respuesta de los juicios
de disimilaridad sobre los cuantificadores se compararon los participantes del
grupo de novatos.
Esto se realizó mediante un diseño factorial 3×2×2
considerando 3 niveles socio económicos, 2 grados escolares y 2 sexos.
Tabla 17
Análisis de Varianza del Diseño Factorial 3×2×2 que explica los efectos del
nivel socio económico, grado escolar y sexo y sus interacciones sobre los
patrones de respuesta de novatos
Fuente de
Variación
Modelo corregido
Suma de gl
Cuadrado
F
Sig. (p)
Potencia
cuadrado observada
Medio
Cuadrados
Eta
23,9
11
2,2
7,7
0,000**
0,22
1,00
0,6
1
0,6
2,0
0,156
0,01
0,29
14,5
2
7,2
25,6
0,000**
0,14
1,00
Sexo
0,7
1
0,7
2,5
0,112
0,01
0,35
Grado*Nse
6,4
2
3,2
11,3
0,000**
0,07
0,99
Grado*Sexo
0,2
1
0,2
0,6
0,449
0,00
0,12
Nse* Sexo
1,9
2
1,0
3,4
0,036*
0,02
0,63
0,8
2
0,4
1,4
0,246
0,01
0,30
85,8
303
0,3
109,7
314
Grado escolar
Nivel socio econ.
Grado* Nse * Sexo
Error
Total corregido
133
* : Sig. (p)<0,05 **: Sig. (p) <0,01
Justificación del Modelo
Como se observa en la Tabla 7, se ha evaluado el modelo corregido, es decir,
se ha evaluado el diseño factorial.
Los resultados indican que el diseño
factorial se justifica
F(11,303)=7,7 , p <0.001.
Efectos principales
En la Tabla 7 también se ha evaluado si los efectos principales producen
diferencias en los patrones de respuesta. Se ha encontrado que el nivel
socioeconómico determina diferencias significativas en los patrones de
respuesta F(2,303)=25.6 , p<0.001), pero no el grado escolar y el sexo del
alumno. La figura 14 muestra estas comparaciones.
Las mujeres y los estudiantes de segundo grado de secundaria presentan
juicios más disimilares que los varones y estudiantes de cuarto grado de
secundaria
respectivamente.
Sin
embargo
estas
diferencias
no
son
significativas.
Se observa en la figura 14 el efecto del nivel socioeconómico sobre los patrones
de respuesta. Conforme el nivel socioeconómico es mejor los juicios de
disimilaridad son más altos. La prueba de comparaciones múltiples de
Duncan a confirmado estos resultados:
134
Tabla 18
Prueba de Duncan de comparaciones múltiples de los patrones de respuesta
por nivel socioeconómico
Subconjuntos para alfa=0,05
Nivel
socioeconómic
o
Bajo
N
1
98
4,06
Medio
112
Alto
105
Sig.
2
3
4,33
4,58
1,00
1,00
1,00
Los tamaños de los grupos son desiguales, por lo que se ha usado la media
armónica = 104,7 de ellos. Los niveles de error tipo 1 no se garantizan.
Interacciones Simples
Se ha encontrado que la interacción simple del nivel socio económico
con el sexo y el nivel socio económico con el grado escolar determina
diferencias significativas en los patrones de respuesta F(2,303)=11,3, p<0.001
y F(2,303)=3.4 , p<0.036 respectivamente. No se ha encontrado diferencias
significativas en los patrones de respuesta según la interacción grado escolar y
sexo. Estos resultados se observan en la figura 14.
En el nivel socioeconómico bajo los varones presentan patrones más
disimilares
en
sus
juicios
sobre
los
cuantificadores,
en
los
niveles
socioeconómicos medio y alto son las mujeres las que presentan los juicios
más disimilares.
De esta manera hay una interacción entre nivel socio
económico y sexo.
En el nivel socioeconómico bajo los estudiantes de segundo y cuarto de
secundaria presentan patrones en sus juicios de disimilaridad que no son
diferentes; en el nivel socioeconómico medio los de cuarto de secundaria
135
presentan como patrón de respuesta, juicios más
disimilares que los de
segundo de secundaria, observándose lo inverso en el nivel socioeconómico
alto donde los de segundo de secundaria presentan juicios más disimilares. De
esta manera hay una interacción entre nivel socio económico y grado escolar.
Cuando se relaciona grado escolar con sexo no se ha encontrado
interacción por que siempre las mujeres emiten como patrón de respuesta,
juicios más disimilares que los varones independientemente del grado escolar.
Interacción completa
No se ha encontrado diferencias significativas en los patrones de respuesta
como consecuencia de la interacción del nivel socio económico, grado escolar y
sexo.
136
Novatos
4,8
4,6
95% CI PATRON
4,4
4,2
4,0
3,8
N=
98
112
105
Bajo
Medio
Alto
Nivel socioeconómico
4,6
4,5
4,4
95% CI PATRON
4,3
4,2
4,1
N=
148
167
Mujer
Varón
Género
Novatos
4,5
4,4
95% CI PATRON
4,3
4,2
4,1
N=
158
157
Segundo Grado de sec
Cuarto Grado de Secu
GRADO
Figura 14. Barras de Error de los patrones de respuesta de novatos según
efectos principales de nivel socioeconómico, grado escolar y sexo
137
5,0
4,8
Patrón marginal estimado
4,6
4,4
Género
4,2
Mujer
Varón
4,0
Bajo
Medio
Alto
Nivel socioeconómico
5,0
4,8
Patrón marginal estimado
4,6
4,4
GRADO
Segundo grado
4,2
de secundaria
Cuarto grado
4,0
de secundaria
Bajo
Medio
Alto
Nivel socioeconómico
5,0
4,8
Patrón marginal estimado
4,6
4,4
Género
4,2
Mujer
Varón
4,0
Segundo de secundari
Cuarto de secundaria
GRADO
Figura 15. Interacciones simples entre nivel socioeconómico, sexo y
escolar
138
grado
4.2.3
Comparando
los
grupos
de
novatos:
Perfiles
entre
grupos
diferenciados de novatos
Los patrones de los juicios de disimilaridad de los cuantificadores de los 12
grupos formados sobre las combinaciones de nivel socio económico, sexo y
grado escolar, se compararon en un análisis de varianza simple. Los
resultados indican que se presentan diferencias significativas entre ellos F (11,
303)=7,68, p<0.01. Las comparaciones múltiples entre estos grupos se
presentan en la tabla 19.
Tabla 19
Prueba de Duncan de comparaciones múltiples de los patrones de respuesta
por grupos de novatos
Subconjuntos para alfa = 0,05
Grupos novatos
N
1
5 2do grado-nse bajo-mujeres
22
3,98
11 2do grado-nse bajo-varones
24
4,04
12 2do
medio-
25
4,10
medio-
27
4,12
7 2do grado-nse alto-mujeres
24
4,20
4,20
16 2do grado-nse alto-varones
27
4,25
4,25
4,25
8 4do grado-nse bajo-mujeres
34
4,27
4,27
4,27
14 4do grado-nse bajo-varones
27
4,29
4,29
4,29
15 4do
medio-
27
4,47
4,47
4,47
medio-
27
4,56
4,56
grado-nse
2
3
4
5
mujeres
6 2do
grado-nse
varones
grado-nse
mujeres
13 4do
grado-nse
varones
10 4do grado-nse alto-mujeres
27
9 4do grado-nse alto-varones
24
Sig.
4,65
5,01
0,08
139
0,11
0,06
0,23
1
Los tamaños de los grupos son desiguales, por lo que se ha usado la media
armónica = 25,9 de ellos. Los niveles de error tipo 1 no se garantizan.
La prueba de Duncan a ordenado los patrones de respuesta de los grupos de
novatos según sus juicios sobre los cuantificadores se hacen más disimilares.
En un primer grupo se encuentran los alumnos y alumnas de segundo y
cuarto grado de nivel socio económico bajo. Luego se ubican las alumnas de
nivel socio económico medio de segundo grado. Posteriormente se encuentran
con más juicios de disimilaridad, los alumnos de nivel socio económico medio
de segundo y cuarto grado y los alumnos de cuarto de nivel socio económico
alto. A continuación se encuentran las alumnas de nivel socio económico
medio y alto de cuarto grado de secundaria. Luego se encuentran los alumnos
varones de segundo grado de nivel socio económico alto y finalmente son las
niñas de este grado y nivel socio económico alto las que presentan los juicios
de disimilaridad más altos.
En la figura 16 se presentan las barras de error para cada grupo. Los 6
primeros grupos corresponden a segundo grado de secundaria y los otros a
cuarto grado de secundaria. Conforme los grupos avanzan los patrones
corresponden a juicios más disimilares, los grupos contiguos o pares son de
alumnas y alumnos respectivamente.
140
5,5
5,0
95% CI PATRON
4,5
4,0
3,5
N=
22
27
24
34
24
27
24
25
27
27
27
27
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Grupos de novatos
Grupo 1:
2do grado-nse bajo-mujeres
Grupo 2:
2do grado-nse bajo-varones
Grupo 3:
2do grado-nse medio-mujeres
Grupo 4:
2do grado-nse medio-varones
Grupo 5:
2do grado-nse alto-mujeres
Grupo 6: 2do grado-nse alto-varones
Grupo 7: 4do grado-nse bajo-mujeres
Grupo 8: 4do grado-nse bajo-varones
Grupo 9: 4do grado-nse medio-mujeres
Grupo 10: 4do grado-nse medio-varones
Grupo 11: 4do grado-nse alto-mujeres
Grupo 12: 4do grado-nse alto-varones
Figura 16. Barras de Error de los patrones de respuesta de los grupos de
novatos
141
La comparación indica, a manera de perfiles, lo que se encuentra en los
patrones de respuesta de los diferentes grupos, que tanto en el segundo como
el cuarto grado los juicios son más disimilares conforme el nivel socio
económico pasa de bajo a alto. En el nivel socioeconómico bajo los varones
presentan patrones más altos en sus juicios de disimilaridad que sus pares
mujeres tanto en el segundo grado como en el cuarto grado. En el nivel
socioeconómico medio ocurre que, mientras en segundo grado los varones
presentan como patrón juicios más disimilares, en el cuarto grado las mujeres
presentan como patrón juicios más disimilares. En cambio, en los grupos
altos, en segundo y cuarto grado, las mujeres presentan como patrón juicios
más disimilares que los varones.
142
CAPÍTULO V
DISCUSIÓN
En esta investigación se aborda el estudio de los Cuantificadores del español.
Doce cuantificadores fueron seleccionados. Los determinantes indefinidos: un,
varios, poco (también adverbio de cantidad), abundante,
mucho (también
adverbio de cantidad), bastante (también adverbio de cantidad), demasiado,
algún, todo, tantos. A esta lista se agregó el determinante numeral cardinal
ningún y el adverbio de cantidad suficiente
Los cuantificadores fueron presentados a diferentes grupos de participantes a
través de instrumento ad-hoc. Los participantes realizaron la tarea de emitir
una valoración de la no-semejanza (desemejanza) en la comparación de los 66
pares diferentes que pueden hacerse. Para ello emplearon una escala de 1 a 7
donde 7 indica que los cuantificadores en el par comparado son menos
semejantes y 1 indica que son más semejantes. El valor 0 indica que se trata
del mismo cuantificador. Estas valoraciones constituyen juicios sobre la
disimilaridad de los cuantificadores.
Dos estudios, basados en enfoques de análisis diferentes se realizaron con los
datos obtenidos. Un primer estudio aborda las estructuras subyacentes a los
juicios de disimilaridad de los cuantificadores del español entre los diferentes
grupos. El otro estudio busca evaluar los patrones de respuesta en los juicios
de disimilaridad.
143
El primer estudio fue realizado usando el Escalamiento Multidimensional. Dos
tipos fueron empleados. El tipo clásico sobre sujeto único y promedio de
grupo, y el de diferencias individuales o Indscal. El segundo estudio fue
realizado empleando un análisis de varianza con diseño factorial de tres
variables para el grupo de novatos, e análisis de varianza simples para la
comparación de expertos.
Para el Estudio de la estructura subyacente a los juicios de disimilaridad de
los cuantificadores se hizo una evaluación de supuestos considerados en el
Escalamiento multidimensional. Esta evaluación se realizó mediante dos
jueces. Los jueces son personas de alta calificación. Este estudio es
presentado en el Anexo 2.
Para el Estudio de los patrones de respuesta de los cuantificadores se hizo
una evaluación de los supuestos a ser considerados en el análisis de varianza
del diseño factorial. Se incluye también una justificación empírica del
constructo patrones de respuesta. Este estudio es presentado en el Anexo 3.
Los grupos de participantes son de dos grandes familias. Grupos de expertos y
grupo de novatos. Los expertos están formados docentes universitarios, con
grado académico mínimo de maestría que son profesionales de Lengua y
Literatura (Lingüística), Estadística y Matemática, Psicología,
e Educación
Superior, vinculados desde diversos dominios académicos con el tema de los
cuantificadores entre 28 y 55 años (con experiencia y en período emergente
intelectual.
Los novatos son de grupos escolares de nivel secundario de 2do grado y 4to
grado que pertenecen a escuelas mixtas de educación básica regular,
clasificables en diferentes niveles socioeconómicos no extremos: B, C, y D. Son
mayores de 12 años, edad correspondiente al período de desarrollo de las
operaciones formales
que no se han formado dentro de la nueva
implementación curricular.
144
El estudio de la estructura subyacente de los juicios de disimilaridad tiene
como propósito identificarla en los diferentes grupos considerados y evaluar si
se tiene una estructura común a los grupos considerados que sea invariante.
Estudios como los de Martín (1990), Varela et al (1990) e Rodríguez et al
(1991) son ejemplos de este tipo de análisis donde el escalamiento
multidimensional resulta apropiado.
El estudio de los patrones de respuesta consiste en evaluar si la condición de
pericia, el dominio académico entre expertos y variables sociodemográficas
(grado escolar, nivel socioeconómico y sexo) entre novatos explica los patrones
de respuesta identificados en ellos.
En relación al análisis de la estructura subyacente a los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores se ha encontrado que:
Para los diferentes grupos de expertos se ha obtenido porcentajes de
explicación superiores a 87 % en la configuración o mapa perceptual. Este
ajuste es adecuado e bastante similar entre ellos. Las soluciones de cada
grupo son bastante aproximadas de la solución común que presenta un
porcentaje de explicación de 88 %.
Con base a estos resultados es posible identificar una estructura subyacente a
los juicios de disimilaridad de los cuantificadores que es semejante para los
grupos de expertos. Esta estructura tiene dos dimensiones, una de Cantidad
y otra de Precisión. En tanto el grupo de Lengua y Literatura da mayor
importancia relativa a la dimensión de Cantidad, el grupo de Estadística y
Matemática
considera
más
importante
relativamente
la
dimensión
de
Precisión, más en general se puede considerar que se tiene un mapa
perceptual
común
subyacente
a
los
juicios
de
disimilaridad
de
los
cuantificadores para el grupo de Expertos donde las dimensiones son
igualmente importantes para ellos.
Que se haya identificado una estructura subyacente común es un hallazgo
importante. Grupos característicamente diferentes según sus dominios
académicos llegan a una solución común sin que la importancia a las
145
dimensiones consideradas por ellos varíe. Estudios de esta naturaleza aunque
en temas diferentes son presentados por Varela et al (1991), Breña (1992) e
Padula (1998).
Los resultados son bastante alentadores. Es de esperar que el grupo de
Estadística y Matemática tenga mayo interés por la precisión que los demás
grupos, que el grupo de Lengua y Literatura esté más bien preocupado por la
corrección en la definición de los cuantificadores en una dimensión de
Cantidad, y que grupos como Educadores e Psicólogos mantengan una
posición “neutral” entre estas dimensiones. Más en general se mantiene una
configuración invariante para los cuantificadores del español según una
dimensión de cantidad y otra de precisión que no es afectada por la
especialización profesional. Esto es más sorprendente si consideramos que los
grupos de expertos están diferentemente familiarizados con el lenguaje de la
incertidumbre.
Como se sabe, el uso de los cuantificadores es una parte del lenguaje con la
que se expresa la incertidumbre. Cuando las personas se refieren en el
lenguaje a cantidades no definidas emplean cuantificadores como algunos,
pocos, muchos, bastantes, etc. Estas palabras forman parte del lenguaje de
incertidumbre.
Uso del escalamiento multidimensional para el estudio del
significado de palabras pueden ser encontrados en Tekman (1998) e Galati e
Sini (1998).
Los resultados significan que los profesionales tienen un manejo espacial
común pero inconsciente del significado de los cuantificadores, es decir
presentan una determinada competencia lingüística. La estructura común
identificada se sitúe, por ahora, dentro de la identificación de procesos
superiores rudimentarios antes que avanzados (en la clasificación de Vigotsky,
citada en Baquero, 1997). Esto es así porque el concepto de cuantificadores en
estos grupos se ha formado como internalizaciones de actividades socialmente
organizadas que son dependientes del contexto, no reguladas voluntariamente
ni realizadas conscientemente que no se han dado en procesos de
escolarización.
Sin embargo esto no impide que la estructuración sea
semejante. Así estamos identificando una competencia lingüística.
146
Por otro lado la tarea de evaluar los cuantificadores, por simple que sea, está
alejada, aislada, y es extrínseca a los intereses de los sujetos. Por lo tanto
provoca exigencias cognitivas de una clase muy especial. Trátase de una tarea
donde los sujetos no tiene familiaridad con los estímulos. Bijmolt et al (1998)
proponen que los estímulos no familiares producen una tendencia para un
sujeto a acomodar sus juicios de disimilaridad hacia un valor de referencia en
la escala de respuesta.
Esto puede explicar la importancia inicial en la
organización de los cuantificadores entre el grupo de Lengua y Literatura, y el
grupo de Estadística y Matemática.
En esta tarea las palabras consideradas no son ancladas, la tarea consiste en
descifrar lo que significan las palabras en sí por lo que es una tarea difícil para
la mente humana. Como Donaldson (1980) menciona, no basta la conciencia,
sólo puede ocurrir inferencia cuando se piensa sin que la acción esté presente.
Si otra persona nos pide que consideremos un problema no relacionado con
alguna de las cosas que hayamos estado haciendo, o tengamos intención de
hacer, o que nos ocupe espontáneamente, es necesario dar un nuevo paso
gigante en la dirección del razonamiento no anclado. En base a los resultados
se puede decir que se está frente a un resultado coherente obtenido de la
capacidad de inferencia de los expertos, y no sólo frente a una percepción de
semejanza. Se está frente a un juicio de disimilaridad que se basa en una
percepción inicial.
Una mejor comprensión de los resultados para los expertos puede ser obtenida
en el futuro tomando en cuenta el tiempo de ejecución de la tarea así como
recogiendo las opiniones de ellos respecto a la tarea. Se ha observado durante
la aplicación de los cuestionarios, que los expertos tomaban diferentes tiempos
al resolver la tarea y expresaban suspicacia e inquietud en relación a la tarea.
En
futuras
investigaciones
con
estos
grupos
deberá
obtenerse
esta
información complementaria.
Para los diferentes grupos de novatos se ha obtenido porcentajes de
explicación superiores a 85 % que es un ajuste adecuado e bastante similar
entre ellos. Estas soluciones son bastante aproximadas de la solución común
que presenta un porcentaje de explicación de 92 %. Así también se identifica
147
una estructura subyacente común para el juicio de disimilaridad de los
novatos. Las dimensiones identificadas en esa estructura son: de Cantidad y
de Casi Precisión o de precisión incompleta o no estructurada.
La importancia que los grupos de novatos dan a las dimensiones es bastante
similar siendo indiferente una o otra dimensión para ellos.
Este resultado significa que los novatos tienen también un mapa perceptual
común que es invariante a las diferentes condiciones sociodemográficas como
el grado escolar, el nivel socioeconómico y sexo. Este hallazgo es sorprendente
porque significa que estamos identificando una estructura que se forma de
manera independiente. Hay que enfatizar que el significado de estructura aquí
es el de proceso psicológico interno. No podemos dar cuenta de las
percepciones individuales de cada sujeto, pero las percepciones siendo propias
tiende a una regularidad al considerar todos los cuantificadores.
No se conoce otros resultados en la literatura que puedan ser empleados para
una discusión en detalle. En este caso se considera que la tarea es extraña a
los participantes y que ellos han escalado las diferencias entre pares de
cuantificadores recurriendo a su experiencia de anclaje con ellas. Es decir a su
familiaridad.
Por otro lado, el Escalamiento de expertos y Novatos indica que ambos han
obtenido porcentajes de explicación de 94 % e 96 % respectivamente. Este es
un ajuste adecuado e bastante similar entre ellos. Estas soluciones son
bastante aproximadas de la solución común que presenta un porcentaje de
explicación de 92 %.
Finalmente en este caso estamos consiguiendo
identificar una estructura común que subyace a los juicios de disimilaridad
sobre los cuantificadores de todos los participantes. Las dimensiones
identificadas son ambas de Cantidad. Se tiene una dimensión de Cantidad sin
representar adecuadamente el cuantificador NINGUNOS y una dimensión de
Cantidad sin representar adecuadamente el cuantificador TODOS.
El grupo de Expertos da mas importancia a la dimensión de Cantidad sin
representar adecuadamente el cuantificador NINGUNOS y el grupo de novatos
da
más
importancia
a
la
dimensión
148
de
Cantidad
sin
representar
adecuadamente
el
cuantificador
NINGUNOS
aunque
esto
no
es
estadísticamente significativo. En general se puede considerar que se tiene un
mapa perceptual común subyacente a los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores para toda la muestra basado en una dimensión de Cantidad
que va a depender de la estructuración de los cuantificadores TODOS e
NINGUNOS.
Este resultado verifica la suposición de Bijmolt et al (1998) de que los
estímulos no familiares producen una tendencia para un sujeto de acomodar
sus juicios de disimilaridad hacia un valor de referencia en la escala de
respuesta que es cumplido en este caso por las palabras TODOS e NINGUNOS.
Así estamos comprendiendo el verdadero significado de estas palabras que
opuestas constituyen una unidad organizadora para la Precisión en relación a
eventos inciertos.
En resumen, en tanto en el grupo de Expertos es necesario una dimensión de
Precisión para explicar su ubicación en el mapa perceptual, en el grupo de
Novatos está dimensión de precisión no está estructurada. Cuando se toma
todos los grupos, en una tendencia de regresión a la media, esta dimensión es
atenuada sin que pueda identificarse claramente. Con esto puede concluir que
la dimensión de Cantidad es una dimensión invariante a todos los grupos de
expertos y novatos y en una configuración común a todos los evaluados. Una
dimensión de Precisión comienza a ser estructurada entre los novatos y es
consolidada entre los Expertos. Ambas dimensiones son organizadoras.
Con base a los resultados discutidos y siguiendo lo mostrado en la literatura,
el Escalamiento Multidimensional resultó útil para el estudio del significado de
los cuantificadores en esta etapa exploratoria.
Considerando
los
principios
para
el
Escalamiento
Multidimensional
presentados en la sección 1.1.4.2 se sabe que las personas no necesariamente
perciben
un
estímulo
(objeto)
con
la
misma
dimensionalidad,
e
no
necesariamente dan el mismo nivel de importancia a una dimensión aún
cuando todos los participantes perciban esta misma dimensión, los resultados
149
parecen indicar que en general se tiene una cierta estructura que organiza los
cuantificadores.
Por otro lado se sabe también no necesariamente los juicios de un objeto en
términos de otra dimensión o niveles de importancia necesitan ser estables en
el tiempo. Más a pesar de esos supuestos y de las diferencias en otros
procesos psicológicos
que pueden esperarse entre participantes,
se ha
encontrado estructuras subyacentes concordantes entre expertos y novatos.
En todo caso de novato a experto una dimensión de precisión es incorporada
cuando se organizan los cuantificadores TODOS e NINGUNOS.
Los cuantificadores TODOS e NINGUNOS representan extremos en una escala
de cantidad pero están juntos en una escala de precisión pues indican
información completa. Parece ser que la configuración de estos cuantificadores
va a definir el paso de experto a novato. Cuando se tiene una mayor reflexión
sobre la lengua o mayor uso cotidiano se logra la estructuración de éstos
conceptos en una dimensión de Precisión que es más importante entre los
Matemáticos.
En relación a los análisis de los patrones de respuesta en los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores se ha encontrado que:
La condición de reflexión sobre la lengua explica patrones de respuesta en los
juicios de disimilaridad de cuantificadores. Los expertos presentan como
patrón de respuesta, juicios de disimilaridad de los cuantificadores más altos
que los novatos y mayor heterogeneidad.
Este resultado puede tener repercusiones importantes en la evaluación
psicológica comparativa de expertos o de novatos. Los primeros tienen un
patrón de juzgar más desemejanzas que los segundos. Es decir sabrán
diferenciar cuantificadores que pueden aparecer en una escala (por ejemplo
ninguno, poco, bastante, todo), eligiendo apropiadamente entre ellos. Por el
contrario los novatos tenderán al uso de parte de esta escala sin tomar en
consideración los extremos. Estos resultados se unen a los resultados
encontrados por Postigo y Pozo (1996), Carretero et al (1992), Sanz et al (1996)
150
que encuentran diferencias entre expertos y novatos en otro tipo de tareas y
considerando otra delimitación de la pericia.
Así estamos considerando que la pericia es explicativa de las diferencias en el
patrón de respuesta de expertos y novatos. Este hallazgo no es contradictorio
con el resultado de la estructura subyacente común entre expertos y novatos.
Lo que sucede es que en tanto en el análisis de la estructura se analiza la
configuración espacial (mental) en el estudio de los patrones se analizan la
tendencia en las respuestas. Así novatos e expertos tienen un mapa común
aún cuando tiendan patrones mas disimilares en el caso de los primeros.
Para entender mejor lo que significa el patrón de respuesta volvamos a la
definición de pensamiento anclado de Donaldson (1980). Se ha mencionado
que la tarea de emitir juicios de disimilaridad es una tarea difícil, abstracta e
no familiar. Así desde el enfoque del estudio de los patrones de respuesta se
está evaluando lo procedimental en los juicios de dismilaridad (que se basan
en las percepciones de semejanza), lo funcional. Se está evaluando la
tendencia a escoger puntos de una escala de 1 a 7.
La tendencia a escoger puntos de una escala de 1 a 7 es una tarea
eminentemente cognitiva y se trata de un estudio del significado cognitivo. No
ocurre lo mismo en la selección de los puntos de una escala de 1 a 7 del
diferencial semántico donde la tarea establece significados connotativos
(afectivo). Szalay y Bryson, (1974).
Con respecto a evaluar si la condición de profesionalización explica los
patrones de respuesta de los juicios de disimilaridad de cuantificadores. No se
ha encontrado diferencias en los patrones de respuesta basados en los juicios
de disimilaridad de los grupos de expertos. Por lo que este aspecto no
determina los juicios de disimilaridad de los cuantificadores.
Este resultado indica que no es relevante al momento de elegir cuantificadores
de una escala o en el uso cotidiano la especialización profesional. Este
hallazgo es complementario al encontrado en el análisis de la estructura
subyacente.
Allí se tiene un mapa común entre los expertos aunque la
151
configuración relativa tiende a diferir de la organización de los cuantificadores
con relación a la dimensión de precisión.
Para explicar esto pensemos en el mapa que puede establecerse con tres
conceptos en diferentes grupos. Así el mapa común o estructura subyacente
es un triángulo que puede formarse con estos tres conceptos. La organización
de los conceptos en todos los grupos es de forma de triángulo. Sin embargo los
triángulos (competencia lingüística) pueden estar dados en escalas diferentes
o cambiados los puntos para construir su base. En este último caso estamos
hablando del patrón de respuesta. Se está hablando de la manera como se
objetiva el triángulo (actuación lingüística) en la definición de Escarpenter
(1997).
Con relación a sí el grado escolar, el nivel socioeconómico y el sexo son
variables explicatorias de los patrones de respuesta de los juicios de
disimilaridad de cuantificadores se ha encontrado que el nivel socioeconómico
determina diferencias significativas en los patrones de respuesta (conforme el
nivel socioeconómico es mejor los juicios de disimilaridad son más altos) pero
no el grado escolar y el sexo del alumno. Las mujeres y los estudiantes de
segundo grado de secundaria presentan juicios más disimilares que los
varones y estudiantes de cuarto grado de secundaria respectivamente. Sin
embargo estas diferencias no son significativas.
Se considera este hallazgo como sorprendente. Hay una literatura extensa en
nuestro medio sobre las diferencias en variables psicológicas considerando el
nivel socioeconómico. Así puede revisarse Alarcón (1986) y Majluf (1993) para
variables
de
tipo
cognitivo.
Sin
embargo
los
hallazgos
encontrados
corresponden a la esfera de la elección de puntos de una escala psicológica
que es común en la descripción de frecuencias de variables de la esfera
emocional.
Se ha encontrando que los escolares de nivel socioeconómico alto tiene como
patrón de respuestas el uso de puntos de una escala altos y los escolares de
nivel socioeconómico bajo usan puntos de la escala bajo. Si consideramos el
uso de cuantificadores para pruebas psicológicas de personalidad o de
152
actitudes esto está significando que en la práctica los escolares de mejor
posición económica serán favorecidos en sus resultados independientemente
del constructo evaluado.
No se tiene mayor evidencia para asegurar que esta reflexión es correcta. Sería
importante poder hacer estudios correlaciones entre resultados de este estudio
ad-hoc y de pruebas o escalas psicológicas que usen como puntos de escala
algunos de éstos cuantificadores.
Este
razonamiento,
el
que
se
plantea,
se
justifica
porque
la
tarea
encomendada, repetimos, por simple que sea, está alejada, aislada, y es
extrínseca a los intereses de los sujetos. Así en el enfoque de patrones no está
interesando los cuantificadores sino el hecho de usar puntos más altos o más
bajos en una escala de 1 a 7.
Por otro lado, se ha encontrado que la interacción simple del nivel socio
económico con el sexo y el nivel socio económico con el grado escolar
determina diferencias significativas en los patrones de respuesta. No se ha
encontrado diferencias significativas en los patrones de respuesta según la
interacción grado escolar y sexo.
En el nivel socioeconómico bajo los varones presentan patrones más
disimilares
en
sus
juicios
sobre
los
cuantificadores,
en
los
niveles
socioeconómicos medio y alto son las mujeres las que presentan los juicios
más disimilares.
De esta manera hay una interacción entre nivel socio
económico y sexo.
En el nivel socioeconómico bajo los estudiantes de segundo y cuarto de
secundaria presentan patrones en sus juicios de disimilaridad que no son
diferentes; en el nivel socioeconómico medio los de cuarto de secundaria
presentan como patrón de respuesta, juicios más
disimilares que los de
segundo de secundaria, observándose lo inverso en el nivel socioeconómico
alto donde los de segundo de secundaria presentan juicios más disimilares. De
esta manera hay una interacción entre nivel socio económico y grado escolar.
Cuando se relaciona grado escolar con sexo no se ha encontrado interacción
por que siempre las mujeres emiten como patrón de respuesta, juicios más
disimilares que los varones independientemente del grado escolar.
153
Los resultados de la interacción de grado escolar y nivel socioeconómico
pueden indicar que en el nivel socioeconómico bajo los escolares mayores
usan puntos más altos de la escala lo que es contrario en el nivel
socioeconómico alto. Así evaluaciones entre alumnos de segundo grado por
nivel socioeconómico pueden ser más distantes que evaluaciones de cuarto
grado.
Los resultados de la interacción de sexo y nivel socioeconómico pueden indicar
que en el nivel socioeconómico bajo los varones usan puntos más altos de la
escala lo que es contrario en el nivel socioeconómico alto y medio donde las
mujeres tienden a usar puntos más altos. Así evaluaciones entre hombres y
mujeres por nivel socioeconómico pueden ser más distantes dependiendo del
nivel.
De otra manera no se ha encontrado diferencias significativas en los patrones
de respuesta como consecuencia de la interacción del nivel socio económico,
grado escolar y sexo.
Una comparación de los grupos de novatos muestra que los patrones de los
juicios de disimilaridad de los cuantificadores de los 12 grupos formados de
las combinaciones de nivel socio económico, sexo y grado escolar indican que
se presentan diferencias significativas entre ellos
Ordenado los patrones de respuesta de los grupos de novatos según sus
juicios sobre los cuantificadores se hacen más disimilares se tiene un primer
grupo donde se encuentran los alumnos y alumnas de segundo y cuarto grado
de nivel socio económico bajo. Luego se ubican las alumnas de nivel socio
económico medio de segundo grado. Posteriormente se encuentran con más
juicios de disimilaridad, los alumnos de nivel socio económico medio de
segundo y cuarto grado y los alumnos de cuarto de nivel socio económico alto.
A continuación se encuentran las alumnas de nivel socio económico medio y
alto de cuarto grado de secundaria. Luego se encuentran los alumnos varones
de segundo grado de nivel socio económico alto y finalmente son las niñas de
este grado y nivel socio económico alto las que presentan los juicios de
disimilaridad más altos.
154
La comparación indica, a manera de perfiles, lo que se encuentra en los
patrones de respuesta de los diferentes grupos, que tanto en el segundo como
el cuarto grado los juicios son más disimilares conforme el nivel socio
económico pasa de bajo a alto. En el nivel socioeconómico bajo los varones
presentan patrones más altos en sus juicios de disimilaridad que sus pares
mujeres tanto en el segundo grado como en el cuarto grado. En el nivel
socioeconómico medio ocurre que, mientras en segundo grado los varones
presentan como patrón juicios más disimilares, en el cuarto grado las mujeres
presentan como patrón juicios más disimilares. En cambio, en los grupos
altos, en segundo y cuarto grado, las mujeres presentan como patrón juicios
más disimilares que los varones.
Los resultados encontrados en los perfiles son inéditos y pueden ser útiles
para futuras investigaciones como las que se recomiendan luego.
155
CAPÍTULO VI
CONCLUSIONES
1. Se ha identificado una estructura subyacente común a los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del español en el grupo de expertos.
Esta estructura tiene dos dimensiones, una de Cantidad y otra de
Precisión. El grupo de Lengua y Literatura parece más cercano de la
dimensión de Cantidad,
el grupo de Estadística y Matemática de la
dimensión de Precisión y los grupos de Educadores y Psicólogos dan igual
importancia a éstas dimensiones. En general las dimensiones son
igualmente importantes para todos los grupos.
2. Se ha identificado una estructura subyacente común a los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del español entre grupos de novatos.
Esta estructura tiene dos dimensiones una dimensión de Cantidad y otra
de Casi Precisión o de precisión incompleta o no estructurada. La
importancia que los grupos de novatos dan a las dimensiones es similar
siendo indiferente una o otra dimensión.
3. Se ha identificado una estructura subyacente común a los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores del español entre expertos y novatos.
Esta estructura tiene dos dimensiones de Cantidad que dependen de la
estructuración de los cuantificadores Todos e Ningunos. Una dimensión sin
representar
adecuadamente
NINGUNOS
156
y
otra
sin
representar
adecuadamente TODOS. El grupo de Expertos da mas importancia a la
dimensión de Cantidad sin NINGUNOS y el grupo de novatos da más
importancia a la dimensión de Cantidad sin TODOS.
4. La dimensión de Cantidad es una dimensión invariante a todos los grupos
de expertos y novatos y es una configuración común a todos los evaluados.
Una dimensión de Precisión comienza a ser estructurada entre los novatos
y es consolidada entre los Expertos.
5. La condición de reflexión sobre la lengua explica las diferencias en los
patrones de respuesta en los juicios de disimilaridad de cuantificadores.
Los expertos presentan como patrón de respuesta, juicios de disimilaridad
de los cuantificadores más altos que los novatos y mayor heterogeneidad.
6. No se ha encontrado diferencias en los patrones de respuesta basados en
los juicios de disimilaridad de los grupos de expertos. Por lo que este
aspecto no explica los patrones de respuesta de los juicios de disimilaridad
de los cuantificadores.
7. Se ha encontrado que el nivel socioeconómico determina diferencias
significativas
en
los
patrones
de
respuesta
(conforme
el
nivel
socioeconómico es mejor los juicios de disimilaridad son más altos) pero no
el grado escolar y el sexo del alumno. Las mujeres y los estudiantes de
segundo grado de secundaria presentan juicios más disimilares que los
varones y estudiantes de cuarto grado de secundaria respectivamente. Sin
embargo estas diferencias no son significativas.
8. Se ha encontrado que las interacciones simples del nivel socio económico
con el sexo y el nivel socio económico con el grado escolar determina
diferencias significativas en los patrones de respuesta. No se ha encontrado
diferencias significativas en los patrones de respuesta según la interacción
grado escolar y sexo.
157
En el nivel socioeconómico bajo los varones presentan patrones más
disimilares en sus juicios sobre los cuantificadores, en los niveles
socioeconómicos medio y alto son las mujeres las que presentan los juicios
más disimilares.
De esta manera hay una interacción entre nivel socio
económico y sexo.
En el nivel socioeconómico bajo los estudiantes de segundo y cuarto de
secundaria presentan patrones en sus juicios de disimilaridad que no son
diferentes; en el nivel socioeconómico medio los de cuarto de secundaria
presentan como patrón de respuesta, juicios más disimilares que los de
segundo de secundaria, observándose lo inverso en el nivel socioeconómico
alto donde los de segundo de secundaria presentan juicios más disimilares.
De esta manera hay una interacción entre nivel socio económico y grado
escolar.
9. No se ha encontrado diferencias significativas en los patrones de respuesta
como consecuencia de la interacción simultánea del nivel socio económico,
grado escolar y sexo.
10. El perfil en los patrones de respuesta de los diferentes grupos es el
siguiente. En tanto en el segundo como el cuarto grado el patrón es más
alto conforme el nivel socio económico pasa de bajo a alto. En el nivel
socioeconómico bajo los varones presentan patrones más altos que sus
pares mujeres tanto en el segundo grado como en el cuarto grado. En el
nivel socioeconómico medio ocurre que, mientras en segundo grado los
varones presentan como patrón puntajes más altos que las mujeres, en el
cuarto grado ocurre lo contrario. En cambio, en los grupos altos, en
segundo y cuarto grado, las mujeres presentan patrones más altos que los
varones.
158
RECOMENDACIONES
Se recomienda el empleo del Escalamiento Multidimensional como una técnica
estadística de muchas posibilidades en el estudio del escalamiento de objetos:
el escalamiento multidimensional MDS. Como se ha mostrado en la revisión,
su uso es apropiado para el estudio de juicios, actitudes y percepciones de
índole psicosocial y en general de juicios de disimilaridad sobre aspectos muy
variados relacionados con la ciencia.
Por otro lado la evaluación de la pericia en diversas investigaciones relativas al
aprendizaje incorpora las nuevas propuestas de la Psicología educativa
aplicadas en las actuales reformas educacionales por lo que se recomienda su
uso metodológico para comparar grupos en tareas cognitivas.
También se recomienda en estudios de pensamiento el uso de dos enfoques: el
análisis
de
tareas
como
estructura
y
como
función,
dada
la
complementariedad de los resultados.
Puede emplearse aproximaciones directas en el estudio de los cuantificadores
basadas en su uso en tareas específicas y cotidianas. En ese caso se pueden
plantear investigaciones experimentales donde se tome el tiempo empleado
en la tarea así como la reflexión sobre la tarea encomendada. Así se puede
establecer por ejemplo que grupos toman decisiones más rápidas en tareas en
relación al lenguaje de la incertidumbre. También pueden analizarse aspectos
metacognitivos de las tareas encomendadas.
La evaluación de los cuantificadores comprendió grupos que no habían
recibido educación formal de su uso. Se recomienda investigaciones con
grupos recientes de escolares que están recibiendo esta educación así como
maestros que les transmiten estos conceptos. Así el objetivo sería identificar
en edades menores a las consideradas aquí si el mapa perceptual es semejante
a los resultados presentados. El estudio con maestros puede ayudar a
identificar las dificultades que éstos pueden tener al promover el aprendizaje
de los cuantificadores.
159
Por otra parte. pueden ser considerados otros grupos no evaluados aquí en
función a diversas condiciones de reflexión sobre la lengua, a diferentes
condiciones sociodemográficas dentro de un mismo grupo y a diferente
especialización profesional. Esta información será de utilidad para conocer las
características del desempeño lingüístico sobre palabras del lenguaje de la
incertidumbre. Por ejemplo pueden considerar evaluados con cuadros de
Depresióm
Ansiedad,
Estrés.
Pacientes
con
cuadros
clínicos
como
Hipertensos, Diabéticos y Terminales. Grupos de niños de la calle, o de
diversas regiones del país. También pueden ser considerados grupos formados
en relación a niveles de pensamiento (según Piaget, Vigotsky, Stenberg por
ejemplo) o de atribuciones causales.
Puede
emplearse
el
instrumento
ad-hoc
incorporando
un
formato
estandarizado las inquietudes de los participantes y sus expectativas con
relación a la tarea encomendada y considerando el tiempo de la tarea. Esto
permitirá plantear estudios metacognitivos para caracterizar la reflexión sobre
la lengua de los evaluados así como la dificultad o disonancia cognitiva
producida por la tarea encomendada..
Con relación a los temas considerados, esta investigación se inscribió dentro
de las investigaciones relacionadas con la probabilidad subjetiva y el estudio
de los aspectos lingüísticos de la incertidumbre desde una perspectiva
psicológica. De esta manera introduce nuevas áreas temáticas para la
investigación
psicológica.
Se
recomienda
la
realización
de
nuevas
investigaciones en esta área empleando el instrumento ad-hoc y pruebas para
la ejecución de tareas basadas en teoría de decisión, probabilidad subjetiva y
conciencia de riesgo .
Los cuantificadores utilizados son ampliamente empleados en diversas
pruebas psicométricas como modelo de escalamiento. Especialmente para
indicar frecuencias de síntomas. En este caso se asume un nivel ordinal entre
ellos pero a la hora de formar los puntajes se suman los escalamientos de las
preguntas y se trabaja con ellos asumiendo una medición de intervalo. Los
resultados encontrados en esta investigación respecto de las
160
“distancias”
entre estas palabras puede ayudar a definir adecuadamente el modelo de
escalamiento apropiado.
Los resultados de los patrones de los patrones de respuesta deben ser
considerados en las evaluaciones psicológicas empleando cuantificadores en el
escalamiento. Así no siempre las diferencias encontradas en esas escalas son
debidas al constructo evaluado sino al patrón diferente en el patrón de uso de
los cuantificadores. Por ejemplo si encontramos una diferencia por nivel
socioeconómico en una determinada variable, debemos identificar si esta
diferencia es verdadera o se debe a la tendencia de los escolares de nivel alto a
escoger puntajes altos en una escala de 1 a 7.
Se recomienda promover estudios para relacionar la evaluación de los
patrones de respuesta con resultados en evaluaciones psicológicas que toman
en cuenta algunos de los cuantificadores aquí estudiados. Por ejemplo emplear
el instrumento adhoc considerando los cuantificadores empleados por una
determinada escala psicológica (por ejemplo Ansiedad) y correlacionar los
puntajes obtenidos en el instrumento ad-hoc y el puntaje obtenido en la escala
de Ansiedad.
161
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172
Anexo 1
Intrumento Utilizado
173
LISTADO DE ELECCIÓN DE NO SEMEJANZA DE PAREJAS
EDAD: _________
ESPECIALIDAD: _________
SEXO: ________
A continuación te ofrecemos varios pares de palabras que utilizamos las
personas para referirnos a cantidades indefinidas. Deseamos que juzgues
la no semejanza entre las palabras de cada pareja. Para ello, debes marcar
con un aspa un número entre 1 y 7, donde 1 significa que las palabras son
muy semejantes y 7 que son nada semejantes.
EJEMPLO
Muy semejante
Pareja
saltar
/
1
Nada semejante
2
3
4
5
6
7
brincar
70
Si tú consideras que estas palabras son muy semejantes, entonces debes marcar el 1. Si
consideras que son nada semejantes, entonces debes marcar el 7. Mientras más cercano
al 1 es más semejante.
Muy semejante
Pareja
unos
/
1
Nada semejante
2
3
4
5
6
7
pocos
1
unos
/
muchos
2
unos
/
bastantes
3
unos
/
demasiados
4
unos
/
algunos
5
unos
/
todos
6
unos
/
tantos
7
unos
/
varios
8
unos
/
abundantes
9
unos
/
ningunos
10
unos
/
suficientes
11
pocos
/
muchos
12
pocos
/
bastantes
13
pocos
/
demasiados
14
pocos
/
algunos
15
pocos
/
todos
16
pocos
/
tantos
17
pocos
/
varios
18
pocos
/
abundantes
19
pocos
/
ningunos
20
pocos
/
suficientes
21
174
Muy semejante
Pareja
1
Nada semejante
2
3
4
5
6
7
muchos
/
bastantes
22
muchos
/
demasiados
23
muchos
/
algunos
24
muchos
/
todos
25
muchos
/
tantos
26
muchos
/
varios
27
muchos
/
abundantes
28
muchos
/
ningunos
29
muchos
/
suficientes
30
bastantes /
demasiados
31
bastantes /
algunos
32
bastantes /
todos
33
bastantes /
tantos
34
bastantes /
varios
35
bastantes /
abundantes
36
bastantes /
ningunos
37
bastantes /
suficientes
38
demasiado/
algunos
39
demasiado/
todos
40
demasiado/
tantos
41
demasiado/
varios
42
demasiado/
abundantes
43
demasiado/
ningunos
44
demasiado/
suficientes
45
algunos
/
todos
46
algunos
/
tantos
47
algunos
/
varios
48
algunos
/
abundantes
49
algunos
/
ningunos
50
algunos
/
suficientes
51
todos
/
tantos
52
todos
/
varios
53
todos
/
abundantes
54
todos
/
ningunos
55
todos
/
suficientes
56
tantos
/
varios
57
tantos
/
abundantes
58
tantos
/
ningunos
59
tantos
/
suficientes
60
varios
/
abundantes
61
varios
/
ningunos
62
varios
/
suficientes
63
abundante/
ningunos
64
abundante/
suficientes
65
ningunos
suficientes
66
/
175
LISTADO DE ELECCIÓN DE NO SEMEJANZA DE PAREJAS
EDAD: _________
GRADO: _________
SEXO: ________
A continuación te ofrecemos varios pares de palabras que utilizamos las
personas para referirnos a cantidades indefinidas. Deseamos que juzgues
la no semejanza entre las palabras de cada pareja. Para ello, debes marcar
con un aspa un número entre 1 y 7, donde 1 significa que las palabras son
muy semejantes y 7 que son nada semejantes.
EJEMPLO
Muy semejante
Pareja
saltar
/
1
Nada semejante
2
3
4
5
6
7
brincar
70
Si tú consideras que estas palabras son muy semejantes, entonces debes marcar el 1. Si
consideras que son nada semejantes, entonces debes marcar el 7. Mientras más cercano
al 1 es más semejante.
Muy semejante
Pareja
unos
/
1
Nada semejante
2
3
4
5
6
7
pocos
1
unos
/
muchos
2
unos
/
bastantes
3
unos
/
demasiados
4
unos
/
algunos
5
unos
/
todos
6
unos
/
tantos
7
unos
/
varios
8
unos
/
abundantes
9
unos
/
ningunos
10
unos
/
suficientes
11
pocos
/
muchos
12
pocos
/
bastantes
13
pocos
/
demasiados
14
pocos
/
algunos
15
pocos
/
todos
16
pocos
/
tantos
17
pocos
/
varios
18
pocos
/
abundantes
19
pocos
/
ningunos
20
pocos
/
suficientes
21
176
Muy semejante
Pareja
1
Nada semejante
2
3
4
5
6
7
muchos
/
bastantes
22
muchos
/
demasiados
23
muchos
/
algunos
24
muchos
/
todos
25
muchos
/
tantos
26
muchos
/
varios
27
muchos
/
abundantes
28
muchos
/
ningunos
29
muchos
/
suficientes
30
bastantes /
demasiados
31
bastantes /
algunos
32
bastantes /
todos
33
bastantes /
tantos
34
bastantes /
varios
35
bastantes /
abundantes
36
bastantes /
ningunos
37
bastantes /
suficientes
38
demasiado/
algunos
39
demasiado/
todos
40
demasiado/
tantos
41
demasiado/
varios
42
demasiado/
abundantes
43
demasiado/
ningunos
44
demasiado/
suficientes
45
algunos
/
todos
46
algunos
/
tantos
47
algunos
/
varios
48
algunos
/
abundantes
49
algunos
/
ningunos
50
algunos
/
suficientes
51
todos
/
tantos
52
todos
/
varios
53
todos
/
abundantes
54
todos
/
ningunos
55
todos
/
suficientes
56
tantos
/
varios
57
tantos
/
abundantes
58
tantos
/
ningunos
59
tantos
/
suficientes
60
varios
/
abundantes
61
varios
/
ningunos
62
varios
/
suficientes
63
abundante/
ningunos
64
abundante/
suficientes
65
ningunos
suficientes
66
/
177
Anexo 2
Evaluación de las Etapas para obtener e interpretar los Mapas
perceptuales del Escalamiento Multidimensional de los
cuantificadores a través de jueces
178
Para determinar el tipo de Escalamiento Multidimensional que es apropiado en
la evaluación de las estructuras subyacentes a los juicios de disimilaridad de
los cuantificadores entre y dentro de grupos de expertos y novatos es
importante evaluar las etapas para obtener e interpretar los Mapas
perceptuales. Como se muestra en la sección 1.1.4.2 (ver figura 2) estas etapas
son:
1. Determinar el posicionamiento de los cuantificadores en el mapa
perceptual
2. Seleccionar la dimensionalidad del mapa perceptual
3. Identificar las dimensiones para la Estructura subyacente de los
cuantificadores
Con ese propósito se empleó el Escalamiento Multidimensional Clásico de
sujeto único. Este fue aplicado a dos personas de alta calificación y de alto
reconocimiento
profesional.
Participaron
como
jueces
un
Doctor
en
Matemática (juez M) y una Doctora en Lengua y Literatura (juez L) no
incluídos en los participantes del grupo de expertos. Estas personas son
consideradas como jueces pues son autoridades en su profesión dada su basta
experiencia en la docencia superior y su alta calificación.
1. Determinación del posicionamiento de los cuantificadores en el mapa
perceptual.
Como se explica en la sección 1.1.4.2, esta etapa comprende 5 pasos, el
primero se refieren a la configuración inicial de disimilaridades en una
dimensionalidad inicial deseada y los otros cuatro se refieren a la búsqueda de
ajuste del modelo MDS mejor especificado.
Inicialmente se consideran 2 dimensiones para evaluar el mapa perceptual
pues es más simple de interpretar. Para la búsqueda de ajuste del modelo
MDS especificado, se evalúa la conveniencia de asumir el nivel de medición de
intervalo o de razón. Esto es así porque las disimilaridades obtenidas
corresponden a un escalamiento métrico. Los criteriors considerados para la
evaluación del ajuste son el Stress de Kruskal, la correlación (csin correjir e
179
correjida) entre las distancias postuladas e estimadas con el modelo así como
R2 (que expresado en porcentaje indica el porcentaje de la varianza de las
disimilaridades de la matriz original que es explicada por los datos escalados
(disparidades). Para la interpretación del ajuste del modelo se empleará Arce
(1993) y Hair et al (1992). Los Análisis se realizaron con en el procedimiento
MDS del programa SAS. La Tabla 1 muestra los resultados obtenidos.
Tabla 1. Criterios de Ajuste del MDS de sujeto único para los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores de los jueces M y L en dos dimensiones
suponiendo medición de intervalo y de razón
Criterios de Ajuste
del Modelo
Caso M
Caso L
Razón
Intervalo
Razón
Intervalo
12
100
17
48
0,216
0,158
0.224
0,159
de
0,84
0,86
0.83
0.88
Correlación
de
0,98
0,99
0.97
0.99
distancias
no
0,71
0,74
0,69
0,77
Iteraciones
Stress de Kruskal
Correlacion
distancias
corregida
R2
De la Tabla 1 se puede establecer considerando los valores de la fórmula 1 de
Stress de Kruskal, que el ajuste del modelo MDS especificado es pobre tanto
suponiendo la medición de razón como de intervalo para ambos jueces. Sin
enbargo el el R2 obtenido es al rededor del 70 % en todos los casos (porcentaje
aceptable de explicación de la varianza de las disimilaridades de la matriz
original que es explicada por los datos escalados (disparidades) del modelo a
partir de una especificación de distancia euclídea). Así considerando los dos
criterios concluimos que asumir una medición de intervalo es más conveniente
pues tanto el juez M como el L tienen menors Stress e mayor R2
180
2. Seleccionr la dimensionalidad del mapa perceptual
La siguiente etapa considerada es la elección del número de dimensiones
básicas sobre las cuales se puede establecer un mapa perceptual que explique
la estructura subyacente buscada. Se puede especificar hasta 5 dimensiones
considerando el estudio de Manzano y Costermans (1976) y considerando que
sólo se tiene 12 cuantificadores. La tabla 2 muestra los criterios de Ajuste
para ambos jueces considerando hasta 5 dimensiones y asumiendo un nivel
de medición de intervalo conforme la decisión tomada en la etapa 1.
Tabla 2. Criterios de Ajuste del MDS de sujeto único para los juicios de
disimilaridad de los cuantificadores de los jueces M y L en dos a cinco
dimensiones suponiendo medición de intervalo
Criterios de
Ajuste del
Dimensiones para el caso M
Dimensiones para el caso L
2
3
4
5
2
3
4
5
12
19
25
25
48
16
7
11
0,119
0,094
0,069
0,159
0,126
0,106
0,090
0,86
0,92
0,95
0,97
0,88
0,93
0,95
0,96
0,99
0,99
1,00
1,00
0.99
0,99
0,99
1,00
0.74
0.85
0.90
0.94
0.77
0.87
0.90
0.92
Modelo
Iteraciones
Stress
de 0,158
Kruskal
Correlacion
de distancias
Correlación
de distancias
no corregida
R2
181
Stress de kruskal
0.5
0.4
0.3
Juez M
Juez L
0.2
0.1
0
2
3
4
5
Dimensiones
Figura 1. Stress de Kruskal según las dimensiones consideradas en el Mapa
perceptual para los Jueces M e L.
De la Tabla 2 se puede concluir que conforme se consideran mas dimensiones
el criterio Stress disminuye alcanzando el nivel de regular en la clasificación
de Kruskal (Ver Figura 1). También el R2 es mayor conforme las dimensiones
aumentan, llegando a niveles muy adecuados.
Estos resultados no son concluyente por si mismos. Por un lado considerar
más dimensiones mejora el ajuste pero esto no resultó sustantivamente
diferente para ambos jueces. Lo más aconsejable sería manejar un análisis
con las dimensiones 2 a 5 y decidir el número de dimensiones en base a un
análisis basado en la interpretación de las dimensiones identificadas como se
hará en la siguiente etapa.
3. Identificación de las dimensiones: Estructura subyacente para los
cuantificadores
Si se considera los resultados ya mostrados, el ajuste del MDS resultó muy
similar para ambos jueces. A continuación se presentan las soluciones
encontradas para las diferentes dimensiones consideradas y se evalúa el
significado de los ejes identificados en esas dimensiones.
182
La soluciones que se presentan en la Tabla 3, 4,5, e 6 corresponde a una
estructura subyacente de 5,4,3, e 2 dimensiones respectivamente para
los
juicios de disimilaridad sobre la semejanza de los cuantificadores. A
continuación se intentas esbozar el significado de los ejes o dimensiones
presentados para identificar el número de dimensiones apropiadas para
analizar la estructura subyacente para los cuantificadores.
Solución en 5 dimensiones
Para el juez L e M la única dimensión que puede ser interpretada
adecuadamente es la primera. En la
dimensión 1 del juez L, los
cuantificadores van de MUCHO a POCOS. Si tomamos en cuenta estos
cuantificadores a esta dimensión podemos denominarla la dimensión de
Cantidad. Sin embargos los cuantificadores NINGUNOS y VARIOS no estarían
adecuadamente representados. Se esperaría que estos estén separados y
próximos a POCOS y MUCHOS respectivamente. Para el juez M en la
dimensión 1 los cuantificadores van de ABUNDANTES a UNOS e el
ordenamiento es muy parecido al del juez L.
Asi se tiene la misma dimensión
de Cantidad, más otras dimensiones no son identificadas, por lo que una
solución en 5 dimensiones no es adecuada.
183
Tabla 3. Solución MDS de sujeto único para los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores de los jueces L e M en cinco dimensiones suponiendo medición
de intervalo
Juez
L
M
Dim 1
Dim 2
Dim 3
Dim 4
Dim 5
POCOS
TANTOS
TODOS
DEMASIADOS ALGUNOS
ALGUNOS
UNOS
POCOS
POCOS
UNOS
ABUNDANTES SUFICIENTES TANTOS
UNOS
VARIOS
SUFICIENTES BASTANTES
UNOS
SUFICIENTES
NINGUNOS
VARIOS
ALGUNOS
BASTANTES
ABUNDANTES
SUFICIENTES
MUCHOS
VARIOS
SUFICIENTES
NINGUNOS
TANTOS
ALGUNOS
DEMASIADOS MUCHOS
DEMASIADOS
TODOS
BASTANTES
MUCHOS
TODOS
ABUNDANTES
DEMASIADOS ABUNDANTES NINGUNOS
MUCHOS
BASTANTES
TODOS
UNOS
VARIOS
POCOS
DEMASIADOS
POCOS
TANTOS
TODOS
TANTOS
MUCHOS
NINGUNOS
NINGUNOS
ABUNDANTES VARIOS
UNOS
VARIOS
VARIOS
POCOS
DEMASIADO
ALGUNOS
TANTOS
BASTANTES
DEMASIADO
NINGUNOS
VARIOS
MUCHOS
MUCHOS
ABUNDANTES MUCHOS
POCOS
ABUNDANTES UNOS
SUFICIENTES
UNOS
NINGUNOS
UNOS
TANTOS
ALGUNOS
ALGUNOS
SUFICIENTES
TODOS
SUFICIENTES TODOS
SUFICIENTES
BASTANTES
ALGUNOS
ALGUNOS
VARIOS
TODOS
DEMASIADOS ABUNDANTES BASTANTES
POCOS
TANTOS
POCOS
DEMASIADOS VARIOS
ABUNDANTES
DEMASIADOS
NINGUNOS
TODOS
UNOS
BASTANTES
MUCHOS
SUFICIENTES POCOS
TANTOS
TANTOS
ABUNDANTES
BASTANTES
NINGUNOS
TODOS
NINGUNOS
184
ALGUNOS
MUCHOS
BASTANTES
Solución en 4 dimensiones
Tabla 4. Solución MDS de sujeto único para los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores de los jueces L e M en cuatro dimensiones suponiendo
medición de intervalo
Juez
L
M
Dim 1
Dim 2
Dim 3
TODOS
Dim 4
POCOS
UNOS
ALGUNOS
SUFICIENTES POCOS
UNOS
UNOS
ALGUNOS
ALGUNOS
VARIOS
ABUNDANTES ALGUNOS
NINGUNOS
TANTOS
BASTANTES
DEMASIADOS
BASTANTES
SUFICIENTES SUFICIENTES
SUFICIENTES VARIOS
VARIOS
MUCHOS
TANTOS
BASTANTES
DEMASIADOS POCOS
TODOS
MUCHOS
MUCHOS
BASTANTES
TODOS
ABUNDANTES TANTOS
NINGUNOS
ABUNDANTES DEMASIADOS NINGUNOS
TODOS
DEMASIADOS POCOS
UNOS
VARIOS
MUCHOS
NINGUNOS
TANTOS
ABUNDANTES
ALGUNOS
TANTOS
BASTANTES
POCOS
UNOS
VARIOS
SUFICIENTES TODOS
POCOS
MUCHOS
MUCHOS
TANTOS
VARIOS
UNOS
VARIOS
BASTANTES
NINGUNOS
ALGUNOS
UNOS
SUFICIENTES
BASTANTES
ABUNDANTES TANTOS
SUFICIENTEs TODOS
ALGUNOS
ABUNDANTES
ALGUNOS
TODOS
DEMASIADOS DEMASIADOS MUCHOS
TANTOS
POCOS
ABUNDANTES VARIOS
MUCHOS
NINGUNOS
POCOS
UNOS
DEMASIADOS SUFICIENTES TODOS
DEMASIADOS
ABUNDANTES BASTANTES
NINGUNOS
185
NINGUNOS
Tanto para el Juez L e M la dimensión 1 identificada como de Cantidad es la
misma identificada en la solución de 4 dimensiones. En el juez L la dimensión
1 va de MUCHO a POCOS y en el juez M la solución va de ABUNDANTES a
ALGUNOS. Las otras dimensiones nos son claras de interpretar. Tal vez en el
caso del juez M se puede distinguir la dimensión 3 que acerca los
cuantificadores más precisos: TODOS e NINGUNOS en el extremo inferior y los
cuantificadores más inprecisos en el extremo superior: BASTANTES e
SUFICIENTES, mas algunos cuantificadores
entre estos no parecen estar
adecuadamente ordenados como POCOS. Así se considera que una solución
de 4 dimensiones no es apropiada.
Solución en 3 dimensiones
En este caso las dimensión 1 es bastante similar para ambos jueces. También
correponde a una dimensión de Cantidad pese a los cambios en los extremos
respecto de la primera dimensión de la solución de 5 e 4 dimensiones. Las
otras dimensiones en el caso del Juez L no tienen una interpretación clara. En
el caso del Juez M, la dimensión 3 confirma una dimensión de precisión que
va de más preciso: TODOS, NINGUNOS a menos preciso o vago DEMASIADOS
e BASTANTES. La dimensión 2 del juez M no es clara para interpretar. De esta
manera no se considera apropiada conceptualmente una solución en 3
dimensiones.
186
Tabla 5. Solución MDS de sujeto único para los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores de los jueces L e M en tres dimensiones suponiendo medición
de intervalo
Juez
L
Dim 1
Dim 2
Dim 3
POCOS
VARIOS
TODOS
ALGUNOS
ABUNDANTES POCOS
UNOS
TODOS
BASTANTES
VARIOS
ALGUNOS
SUFICIENTES
NINGUNOS
UNOS
VARIOS
SUFICIENTES SUFICIENTES ALGUNOS
TANTOS
TANTOS
DEMASIADOS
TODOS
MUCHOS
MUCHOS
BASTANTES
POCOS
NINGUNOS
ABUNDANTES BASTANTES
MUCHOS
M
ABUNDANTES
DEMASIADOS UNOS
DEMASIADOS NINGUNOS
TANTOS
POCOS
TANTOS
DEMASIADOS
ALGUNOS
TODOS
BASTANTES
UNOS
VARIOS
UNOS
VARIOS
UNOS
SUFICIENTES
NINGUNOS
MUCHOS
VARIOS
BASTANTES
ALGUNOS
MUCHOS
SUFICIENTES ABUNDANTES ALGUNOS
TODOS
POCOS
ABUNDANTES
TANTOS
DEMASIADOS TANTOS
ABUNDANTES NINGUNOS
POCOS
MUCHOS
SUFICIEN
TODOS
DEMASIAD
BASTANTE
NINGUNOS
187
Solución en 2 dimensiones
Tabla 6. Solución MDS de sujeto único para los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores de los jueces L e M en dos dimensiones suponiendo medición
de intervalo
Juez
L
Dim 1
Dim 2
POCOS
TANTOS
ALGUNOS
UNOS
UNOS
ABUNDANTES
VARIOS
ALGUNOS
NINGUNOS
VARIOS
SUFICIENTES SUFICIENTES
TANTOS
MUCHOS
TODOS
BASTANTES
BASTANTES
DEMASIADOS
ABUNDANTES POCOS
MUCHOS
TODOS
DEMASIADOS NINGUNOS
M
POCOS
TODOS
NINGUNOS
UNOS
UNOS
ALGUNOS
ALGUNOS
VARIOS
VARIOS
TANTOS
BASTANTES
MUCHOS
SUFICIENTES ABUNDANTES
TODOS
POCOS
TANTOS
DEMASIADOS
MUCHOS
BASTANTES
ABUNDANTES SUFICIENTES
DEMASIADOS NINGUNOS
188
Se puede observar de la Tabla 6 que las dos dimensiones del mapa perceptual
de ambos jueces son fáciles de interpretar. La dimensión 1 es una dimensión
de Cantidad y la dimensión 2 es de Precisión. La primera es mucho mas clara
en el juez M y la Segunda en el Juez L.
De esta manera se confirma, tomando en cuenta las diversas soluciones: una
dimensión o eje de cantidad que va de POCOS A DEMASÎADOS, que va desde
la carencia hasta el exceso. Este eje podemos puede ser denominado
CARENCIA-EXCESO
También se tiene un segundo eje que va desde NINGUNOS A TANTOS, que
empareja cuantificadores antónimos que se organizan en una secuencia de :
NINGUNOS-TODOS,
hasta UNOS-TANTOS. Este eje va desde la concresión
sobre posiciones extremas hasta la vaguedad sobre las posiciones cercanas.
Este eje puede ser denominado PRECISO-VAGO.
En las figuras 2 e 3 se muestra el MDS correspondiente para ambos jueces.
189
Figura 2. Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español (MDS clásico en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo) para el Juez de Lengua-Literatura
Figura 3. . Estructura Subyacente en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores del español (MDS clásico en dos dimensiones suponiendo
medición de intervalo) para el Juez de Matemática
Sumario
Para determinar el tipo de Escalamiento Multidimensional que es apropiado en
la evaluación de las estructuras subyacentes a los juicios de disimilaridad de
los cuantificadores entre y dentro de grupos de expertos y novatos se
consideró el estudio de dos Jueces. Con ese propósito se empleó el
190
Escalamiento Multidimensional Clásico de sujeto único. Este fue aplicado a
dos personas de alta calificación y de alto reconocimiento profesional.
Participaron como jueces un Doctor en Matemática (juez M) y una Doctora en
Lengua y Literatura (juez L)
Se ha encontrado que suponer una medición de intervalo es preferible a
suponer una medición de razón pues el ajuste es mejor. También se ha
encontrado que las soluciones para ambos jueces considerando 2 a 5
dimensiones son satisfactorias, más la más sencilla de explicar es la de dos
dimensiones. Esta solución servirá como referencia cuando evaluemos las
siguientes fases del análisis. Las dimensiones identificadas han sido
denominadas de Cantidad y de Precisión y permanence similares para los dos
jueces.
191
Anexo 3
Evaluación de los supuestos para el Análisis paramétrico de los
patrones de respuesta en los juicios de disimilaridad de los
cuantificadores
192
Para el análisis estadístico de los
patrones de respuesta de los juicios de
similaridad sobre los cuantificadores que presentan los participantes se hace
necesario evaluar una serie de supuestos o condiciones que justifican el uso
de esta variable y definen los análisis más pertinentes. Entre ellos, decidir si
se usará estadísticas paramétricas.
Las condiciones siguientes (excepto la 4, que establece el requisito de
medición) son elementos del modelo estadístico (Siegel, 1986). Con la posible
excepción del supuesto de homoscedasticidad (varianzas iguales), estas
condiciones no suelen ser examinadas durante la ejecución de un análisis
estadístico. Más bien, son presunciones aceptadas y su verdad o falsedad
determina la significación de la aseveración de probabilidad lograda con la
prueba paramétrica. Sin embargo en esta investigación es importante pues se
trata de establecer ciertas propiedades para un constructo que se postula.
Cuando hay razones para creer que estas condiciones se satisfacen con los
datos en análisis, se escoge una prueba paramétrica, como la t o la F, para
analizar estos datos. Esta elección es excelente porque la prueba paramétrica
será más poderosa para rechazar Ho cuando deba ser rechazada. Cuando no
es el caso se elige una prueba no paramétrica.
Los supuestos son:
1. Las observaciones deben ser independientes entre sí. La selección de un
sujeto cualquiera de la población con miras de inclusión en la muestra no
debe afectar las probabilidades de incluir cualquier otro, y el puntaje que
se asigne a un caso cualquiera no debe influir en el puntaje que se asigne a
cualquier otro. Esto significa que los participantes establecen sus patrones
de respuesta de manera independiente.
Un estadístico apropiado para evaluar esto es el estadístico de DurbinWatson (Greene, 2000) que evalúa si los residuales tras una regresión se
autocorrelacionan con respecto a la observación rezagada.
2. Las observaciones deben hacerse en poblaciones distribuidas normalmente.
Esto significa que es necesario evaluar la distribución de los patrones de
respuesta en las diferentes muestras de participantes. Esto se realizará
193
mediante la Prueba de Bondad de Ajuste de Kolmogorov-Smirnov (Siegel,
1986).
3. Estas poblaciones deben tener la misma varianza (o, en casos especiales
deben tener una proporción de varianzas conocida). Este supuesto es
conocido como homogeneidad o
homocedasticidad de varianzas. Esto se
verificará a través de la prueba de Levene (SPSS, 1999).
4. Las variables correspondientes deberán haberse medido por lo menos en una
escala de intervalo, de manera que sea posible usar las operaciones de la
aritmética (suma, división, obtención de las medias, etcétera) con los
puntajes. De manera concreta, se trata de establecer que la variable
establecidad: patrones de respuesta presente una consistencia interna
como índice de confiabilidad. Esto se obtendrá mediante el índice alfa de
Cronbach (Muñiz, 1998).
En el caso del análisis de varianza (la prueba F), se agrega otra condición a
las ya dadas;
5. La medias de estas poblaciones normales y homoscedásticas deberán ser
combinaciones lineales de efectos debidos a las columnas y a los renglones o
a ambos. Por tanto, los efectos deben ser aditivos. Esta evaluación se
realizará mediante la prueba de Aditividad de Tukey (SPSS, 1999).
Una condición preliminar, sin embargo, es evaluar la aleatoriedad de los
patrones de respuesta. Este aspecto será evaluado mediante la prueba de
Rachas (Siegel, 1986).
Aleatoriedad de los patrones de respuesta
Uno de los supuestos principales en la investigación es el de la aleatoriedad de
las observaciones. En este caso, se va a usar la prueba de rachas para probar
que alrededor de la media general de patrones de respuesta (sea de expertos o
de novatos) se encuentran casos por encima o por debajo sin que parezca un
proceso sistemático que nos permita decir que las muestras no son aleatorias.
Los resultados de esta evaluación se muestran a continuación:
194
En ambos casos, expertos y novatos, se acepta la hipótesis nula. Se encuentra
que la distribución de casos en relación a la media sigue un proceso aleatorio.
En consecuencia se puede considerar que los patrones de respuesta tienen un
comportamiento aleatorio dentro de los grupos de expertos.
Tabla 1
Prueba de Aleatoriedad de los patrones de respuesta en el grupo de novatos y
expertos a través de la prueba de Rachas alrededor de la media
Novatos Experto
s
Valor del Test (Media)
4,3
4,6
Casos < valor del Test
175
21
Casos >= Valor del Test
140
14
Total Casos
315
35
Número de rachas
140
15
Z
-1,9
-0,8
Sig. (p) (2-colas)
0,06
0,41
* : Sig. (p)<0,05 **: Sig. (p) <0,01
Supuesto
1:
Independencia
de
los
patrones
respuestas
de
los
participantes
La independencia de los patrones de respuestas se refiere a que los patrones f
de respuesta identificados para un participante no están afectados por los
patrones de otros participantes. Aspecto que puede ocurrir cuando existe una
variable subyacente o cuando no se dieron las condiciones durante la
evaluación. Para evaluar este supuesto se usará la prueba Durbin-Watson,
que evalúa la autocorrelación entre los errores o residueos cuando se estima
un modelo de regresión
(Greene, 2000). Se ha establecido dos modelos de
regresión dependiendo si se trata de expertos y novatos. Para el grupo de
195
novatos se evalúa si los patrones de respuestas están en función del nivel
socioeconómico, el sexo y el grado del participante. (Un modelo con 315
evaluados y 3 variables independientes). Para el grupo de expertos se evalúa si
los patrones de respuesta están en función a la especialización profesional.
(Un modelo de 35 evaluados y 1 variable independiente).
Se presenta
asimismo la información del ajuste a un modelo de regresión en base al R2.
Los resultados de esta evaluación se muestran a continuación.
Tabla 2
Evaluación de la autocorrelación (independencia) de los patrones de respuesta
para los participantes novatos y expertos a través de la estadística DurbinWatson
Modelo
Novatos
R2
0,14
Durbin-
Límite
Límite
Watson
inferior
Superior
Crítico
Crítico
1,738
1,799
1,72
Decisión
Rechaza
Ho:
Hay
autocorrelación
Expertos
0,01
1,93
1,393
1,514
Acepta Ho: No
hay correlación
Se ha encontrado que en los patrones de respuesta de los novatos
hay
autocorrelación. Esto significa que estos patrones no son independientes. Este
aspecto era de esperarse por la forma como han sido seleccionado los
diferentes grupos de novatos. Los 12 grupos formados de la combinación de
tres niveles socio económicos, dos sexo y dos grados escolares, no presentan
patrones de respuesta independientes como consecuencia de que alguna de
estas variables son explicatorias y determinan que al interior de estos grupos
haya homogeneidad de respuestas. Adicionalmente el patrón de respuesta es
196
una variable agregada pues es un promedio que tiende a la media general
cuando la muestra es grande. La consecuencia de este resultado es que queda
reforzada la hipótesis de que los patrones de respuesta de los novatos deben
ser explicados por un diseño factorial donde se presentan todas las
combinaciones entre las variables explicativas y
no solo de los fectos
independientes.
Se ha encontrado que en los patrones de respuesta de los expertos no hay
autocorrelación. Esto significa que estos patrones son independientes. Este
aspecto era de esperarse por la forma como han sido seleccionado los
diferentes grupos de expertos. Los
4 grupos formados no surgen de
combinaciones sino son claramente independientes.
Con respecto al ajuste del modelo de regresión se ha encontrado que este es
bajo en ambos grupos. Para el grupo de novatos, el porcentaje de varianza
explicado por la regresión es de apenas 14 %, y para el grupo de expertos es
de 1 %. De esta manera se descarta un análisis en base a este modelo y se
sugiere un modelo de análisis de varianza.
Supuesto 2: Distribución de los patrones de respuesta: Ajuste a una
Normal
Para evaluar si la distribución de patrones de respuesta se ajusta a una
distribución normal se empleó la prueba de bondad de ajuste de KolmogorovSmirnov. Esta evaluación se ha realizado para los diferentes grupos de
participantes que se han formado con los novatos, expertos y ambos. Los
resultados de esta evaluación se muestran a continuación:
Se observa que la evaluación de la normalidad de la distribución de los
patrones de respuesta de los diferentes grupos formados dio como resultado la
aceptación de la hipótesis nula. Es decir, la distribución de los patrones de
respuesta se ajusta a una distribución normal.
197
Se prsenta a continuación, para el caso del grupo de novatos, expertos y de
todos los participantes, un histograma con la distribución de patrones de
respuesta. En el se muestra que el ajuste es mejor para el grupo de novatos y
para todos los participantes, pues en el caso del grupo de expertos aparece
una distribución normal truncada en valores de similaridad.
198
Tabla 3
Evaluación de la normalidad de los patrones de respuesta a través de la
prueba de bondad de ajuste de Kolmogorov-Smirnov
GRUPOS EVALUADOS
N
ZKS
Sig. (p)
1
Profesionales en Lengua y Literatura
5
0,49
0,97
2
Profesionales en Estadística y Matemática
6
0,83
0,50
3
Profesionales en Psicología
13
0,77
0,60
4
Profesionales en Educación
11
0,47
0,98
5
2do grado-nse bajo-mujeres
22
0,55
0,92
6
2do grado-nse bajo-varones
27
0,68
0,75
7
2do grado-nse medio-mujeres
24
0,88
0,41
8
2do grado-nse medioo-varones
34
0,79
0,57
9
2do grado-nse alto-mujeres
24
0,46
0,98
10
2do grado-nse alto-varones
27
0,57
0,90
11
4do grado-nse bajo-mujeres
3
0,41
1,00
12
4do grado-nse bajo-varones
46
0,99
0,28
13
4do grado-nse medio-mujeres
27
0,53
0,94
14
4do grado-nse medioo-varones
27
0,78
0,58
15
4do grado-nse alto-mujeres
27
0,86
0,45
16
4do grado-nse alto-varones
27
0,35
1,00
Varones
167
0,96
0,32
Mujeres
148
0,78
0,58
2do grado de secundaria
158
0,75
0,62
4to grado de secundaria
157
0,92
0,37
98
0,75
0,63
Nivel socio económico medio
112
0,87
0,44
Nivel socio económico alto
105
0,80
0,55
Novatos
315
1,17
0,13
Expertos
35
1,08
0,19
350
1,03
0,24
Nivel socio económico bajo
Todos
199
* : Sig. (p)<0,05 **: Sig. (p) <0,01
Novatos
Expertos
80
12
70
10
60
8
50
40
6
30
Frequencia
Frequencia
4
20
Std. Dev = ,59
10
Mean = 4,33
0
N = 315,00
2,00
2,50
2,25
3,00
2,75
3,50
3,25
4,00
3,75
4,50
4,25
5,00
4,75
5,50
5,25
Std. Dev = ,48
2
Mean = 4,63
N = 35,00
0
6,00
4,00
5,75
4,50
4,25
PATRON
5,00
4,75
5,50
5,25
6,00
5,75
6,50
6,25
PATRON
80
60
40
Frecuencia
20
Std. Dev = ,59
Mean = 4,36
N = 350,00
0
2,00
2,50
2,25
3,00
2,75
3,50
3,25
4,00
3,75
4,50
4,25
5,00
4,75
5,50
5,25
6,00
5,75
6,50
6,25
PATRON
Figura 1. Histograma con la distribución de patrones de respuesta en novatos,
expertos y todos los participantes
Que la distribución de los patrones de respuesta se aproxime a una
distribución normal no significa que en algunos participantes no responden a
ese comportamiento. Esto se puede observar a través de los Q-Q Plot (Ploteo
de cuantiles) que se muestran a continuación tanto para los expertos como
para los novatos.
200
Expertos
1,0
,5
,5
-,0
0,0
Desviación de la Normal
Desviación de la Normal
Novatos
1,0
-,5
-1,0
1
2
3
4
5
6
7
-,5
-1,0
4
Valor observado
4
5
5
6
6
7
Valor observado
Figura 2. Q-Q Plot (ploteo de cuantiles) de la distribución de patrones de
respuesta en novatos, expertos
Aceptando una desviación de la distribución normal de ± 0,5 se observa que
en el grupo de novatos se ha presentado 2 participantes (el 210, mujer de 2do
grado de nivel socio económico medio) con desviación de la normal teórica
hacia puntajes de similaridad (patrón de respuesta 2,05) y en el caso del grupo
de expertos se ha presentado 1 participante (el 431, varón, doctor en
Psicología, 51 años) con desviaciones de la normal teórica hacia puntajes de
disimilaridad (con patrón de respuesta 6,38). Sin embargo estos dos casos no
influyen en el resultado encontrado.
Supuesto 3: Homogeneidad de la varianza de los patrones de respuesta
Para
las
diferentes
comparaciones
planificadas
se
hace
necesario
la
verificación del supuesto de homogeneidad de varianzas de los patrones de
respuesta en los juicios de disimilaridad sobre los cuantificadores. La
homogeneidad de varianzas se refiere a la homogeneidad de cada variable
dependiente dentro de todos los niveles de combinación de los factores entre
sujetos. Esto se probó mediante la prueba de Levene (SPSS, 1999).
Los resultados indican que las varianzas son homogéneas entre los 12 grupos
de participantes novatos F(11,303)=0,924,
p.=0,518) y entre los 4 grupos de
participantes expertos F(3,31)=1,746, p=0,178. De esta manera es apropiado
201
el uso de la prueba estadística T o F para comparaciones de medias de 2 o
más grupos independientes.
Supuesto 4: Justificación de la escala de intervalos. Consistencia de los
patrones de respuesta
Para justificar el uso de una escala de por los menos de intervalo, cabe
recordar el modelo de escalamiento empleado. Los juicios de disimilaridad
están escaladas de 0 a 7, donde 7 significan complementa similitud y 0
significa completa disimilaridad o desemejanza. De esta manera los juicios
corresponden a un nivel de intervalo. Cuando se obtiene un promedio de los
juicios se preserva el nivel de medición.
Los juicios pueden justificarse también como medidos a nivel de razón pues el
cero tiene significado de ausencia. Pero hay que considerar que los juicios
corresponden exactamente a una valoración subjetiva antes que a un proceso
de medición.
En la Tabla 4 se presenta la consistencia de las respuestas de los diferentes
grupos de participantes. Estas se obtuvieron en base al índice alfa de
Cronbach que es una medida de las correlaciones de los ítemes al interior de
una escala aditiva. Este índice expresa la homogeneidad de las patrones de
respuesta por cada uno de los 66 juicios de dismilaridad expresados mientras
más se acerque a 1. En este caso se está justificando la medición mediante la
aditividad de la escala.
Los resultados de esta evaluación se muestran a continuación:
202
Tabla 4.
Consistencia interna de los patrones de respuesta por grupo a través del alfa
de Cronbach
GRUPOS EVALUADOS
N
Alfa
1
Profesionales en Lengua y Literatura
5
0,724
2
Profesionales en Estadística y Matemática
6
0,775
3
Profesionales en Psicología
13
0,934
4
Profesionales en Educación Superior
11
0,663
5
2do grado-nse bajo-mujeres
22
0,812
6
2do grado-nse bajo-varones
27
0,883
7
2do grado-nse medio-mujeres
24
0,893
8
2do grado-nse medioo-varones
34
0,813
9
2do grado-nse alto-mujeres
24
0,925
10
2do grado-nse alto-varones
27
0,902
11
4do grado-nse bajo-mujeres
3
0,786
12
4do grado-nse bajo-varones
46
0,852
13
4do grado-nse medio-mujeres
27
0,860
14
4do grado-nse medioo-varones
27
0,755
15
4do grado-nse alto-mujeres
27
0,883
16
4do grado-nse alto-varones
27
0,856
Varones
167
0,864
Mujeres
148
0,900
2do grado de secundaria
158
0,903
4to grado de secundaria
157
0,852
98
0,842
Nivel socio económico medio
112
0,853
Nivel socio económico alto
105
0,916
Novatos
315
0,885
Expertos
35
0,864
350
0,885
Nivel socio económico bajo
Todos
203
Los valores encontrados son superiores 0,66 y alcanzan un máximo de 0,93.
De acuerdo a esto se puede establecer que la consistencia de las respuestas
son buenas en los diferentes grupos.
En la figura 3 se
recogen algunos de estos valores. Se observa que la
consistencia interna de los patrones de respuesta en todos los evaluados es de
0,89, habiendo encontrado mayor consistencia en las respuestas de los
novatos que en la de los expertos.
0,89
Todos
0,86
Expertos
0,89
Novatos
0,92
Nse alto
0,85
Nse medio
Nse bajo
4to grado
0,84
0,85
0,90
2do grado
0,90
Mujeres
0,86
Varones
Figura 3. Consistencia interna de los patrones de respuesta por grupo a través
del alfa de Cronbach
En el caso de los grupos de novatos se ha encontrado: a) mayor consistencia
entre alumnas que alumnos b) mayor consistencia en los alumnos de nivel
socio económico alto , seguida de los de nivel socio económico medio y
finalmente en los de nivel socio económico bajo y c) mayor consistencia de los
alumnos de segundo grado de secundaria que los alumnos de cuarto grado de
204
secundaria . Esto explica porque los grupos 5 y 6 de alumnas y alumnos de
segundo de secundaria de nivel socio económico alto presentan los mayores
valores de consistencia (0,93 y 0,90 respectivamente); y porqué en los de
menor consistencia están las alumnas de cuarto de secundaria de nivel socio
econmómico bajo y alumnos de cuarto de secundaria de nivel socio
econmómico medio (0,79 y 0,76 respectivamente).
En el caso de los grupos de expertos se ha encontrado mayor consistencia
entre los profesionales de Psicología que en los otros casos, siendo menos
consistente el grupo de profesionales en Educación, y ubicándose en un lugar
intermedio, los profesionales en Lenguaje-Literatura y de EstadísticaMatemática.
Supuesto 5: Aditividad de los patrones de respuesta para cada juicio de
disimilaridad
El supuesto que justifica la aditividad de los 66 juicios de similaridad para
formar un patrón de respuesta se ha evaluado con la prueba de Aditividad de
Tukey (SPSS, 1999).
La prueba de Aditividad de Tukey prueba cuando una transformación de
elementos (itens) de una escala (en este caso los 66 juicios) es necesaria para
disminuir la no aditividad. Este test
elementos
pueden ser
muestra la potencia
por la cual los
incorporados aditivamente (pueden sumarse).
La
hipótesis nula se refiere a que si existe un efecto no aditivo (multiplicativo)
entre los elementos. Esta evaluación se ha realizado por separado tanto para
el grupo de expertos como para el grupo de novatos. Los resultados de esta
evaluación se muestran a continuación:
205
Tabla 6.
Evaluación de la aditividad de los patrones de respuesta entre los
participantes novatos a través de la prueba de Tukey
Fuente de variación
Suma de
gl
Cuadrado
Cuadrado
F
Sig. (p)
229,6
0,000**
26,6
0,000**
Medio
s
Entre participantes
7241,7
314
23,1
Dentro de los
94068,5
20475
4,6
39732,8
65
611,3
54335,7
20410
2,7
70,7
1
70,7
54264,9
20409
2,7
Total
101310,2
20789
4,9
Media general
4,3
participantes
Entre patrones de
respuesta
Residual
No aditividad
Balanceado
* : Sig. (p)<0,05 **: Sig. (p) <0,01
Estimado de la potencia de Tukey por la que las observaciones pueden
alcanzar la aditividad = 0,69
De acuerdo a la Tabla 6 se rechaza la hipótesis de que los patrones de
respuesta del grupo de novatos son iguales F(65,20410)=229,6 , p < 0.01) y
que no hay efecto multiplicativo (no aditivo) entre los diferentes juicios de
disimilaridad F(1,20409)=26,6
p<0,01. La potencia de este resultado (la
probabilidad de rechazar siendo falso) es significativa y es de 0,7.
206
En consecuencia es posible sumar estos juicios de disimilaridad para el grupo
de novatos. Esta justificada una combinación aditiva de estos juicios. La
combinación que se usará en esta investigación es la media y esta se
denominará patrones de respuesta.
Tabla 7.
Evaluación de la aditividad de los patrones de respuesta entre los
participantes expertos a través de la prueba de Tukey
Fuente de variación
Suma de
gl
Cuadrado
Cuadrado
F
Sig. (p)
41,0
0,0000**
14,7
0,0001**
Medio
s
Entre participantes
Dentro de los
525,4
34
15,5
10226,6 2275
4,5
participantes
Entre patrones de
5591,0
65
86,0
respuesta
Residual
4635,5 2210
No aditividad
Balanciado
Total
30,6
1
2,1
30,6
4604,9 2209
2,1
10751,9 2309
4,7
Media general
4,6
Estimado de la potencia de Tukey por la que las observaciones pueden
alcanzar la aditividad =1
De acuerdo a la Tabla 7 se rechaza la hipótesis de que los patrones de
respuesta del grupo de expertos son iguales F(65, 2210)=41, p <0,01 y que no
hay
efecto
multiplicativo
(no
aditivo)
207
entre
los
diferentes
juicios
de
disimilaridad F(1, 2209)=14,7 p <0,01. La potencia de este resultado (la
probabilidad de rechazar siendo falso) es significativa y es de 1.
En consecuencia es posible sumar estos juicios de disimilaridad para el grupo
de expertos. Esta justificada una combinación aditiva de estos juicios. La
combinación que se usará en esta investigación es la media y esta se
denominará patrones de respuesta.
Sumario
Para el grupo de expertos y novatos se ha justificado la aditividad de los 66
juicios de disimilaridad de los cuantificadores. Se ha propuesto la suma
ponderada de estos juicios (por 1/n) , es decir la media de estos juicios. A este
constructo formado se le ha denominado patrones de respuesta. Se ha
verificado que este constructo presenta alta consistencia interna y se
distribuye en forma normal. Con respecto a los patrones de respuesta para
los diferentes grupos de participantes se ha encontrado que estos son
aleatorios, presentan homogeneidad de varianza y son independientes unos de
otros (este último aspecto no ocurre en el caso del grupo de novatos).
En consecuencia, está plenamente justificado:
a) el estudio de patrones de respuesta de expertos y novatos mediante la
prueba t de student.
b) el estudio de los patrones de respuesta entre los grupos de novatos
(considerando el nivel socio econmómico, sexo y grado escolar) mediante
un modelo de análisis de varianza en un diseño factorial .
c) el estudio de patrones de respuesta de expertos considerando los grupos
profesionales mediante un modelo de análisis de varianza simple.
208